一种负面信息过滤的多模态情感分析方法，设备及介质

本发明涉及一种负面信息过滤的多模态情感分析方法，设备及介质，包括采集音频、视频和文本信息，并对各模态分别进行特征提取；将提取的各模态特征分别进行对比学习，每个模态均分别选取其他模态组成模态对，计算各模态对的对比损失函数，得到去除模态内和模态间负面信息的特征值，包括第一音频特征值、第一视频特征值和第一文本特征值；将特征值输入几何代数模型中，得到融合的多模态特征数据；将所述融合的多模态特征数据进行回归操作，计算总损失函数，进一步消除模态间的负面信息，最后输出情感分析结果。与现有技术相比，本发明具有情感分析准确性高、鲁棒性强和更敏感等优点。