基于动态示例引导与领域知识增强的多模态领域适应情感分析方法、系统

本发明涉及基于动态示例引导与领域知识增强的多模态领域适应情感分析方法、系统，属自然语言处理领域。包括：生成源域多模态联合输入数据、目标域多模态联合输入数据；基于源域多模态联合输入数据对llama3‑7B模型进行参数优化；计算目标域样本文本与源域数据的语义相似度，并构建动态示例库；通过BERTopic主题模型提取领域关键词并结合GPT‑4o生成结构化领域知识；将目标域多模态联合输入数据、动态示例与结构化领域知识进行拼接，输入经多模态联合输入数据参数优化后的llama3‑7B模型进行情感分析。本发明在跨域情感分析任务中有效提升了目标域数据的特征对齐能力和领域适应性，显著优于传统领域适应迁移方法。