一种基于对话情境知识库和对比学习的情感识别方法及系统

本发明公开了一种基于对话情境知识库和对比学习的情感识别方法及系统，提高了情感识别的精度与鲁棒性。其系统包括初始情感检索模块、情感感知增强模块和锚点动态调整模块，具体的情感识别方法步骤为：使用大语言模型生成对话地点、人物关系、主题和初始情感，构建成条状情境知识库；将目标人物每个对话轮次添加mask，并将检索模块获得的初始情感拼接在数据最前面，得到训练数据；将初始情感和预测目标话语前所有mask序列共同输入情感感知增强模块进行预测；使用LSTM模型，计算预测目标话语的mask情感标签；将目标人物话语的情感标签传入预训练模型，得到情感标签锚点，将预测情感标签与情感标签对比学习，调整两种锚点距离。