基于胜利者效应强化关键特征的深度学习方法

本发明提供了一种基于胜利者效应强化关键特征的深度学习方法，旨在通过模拟胜利者效应，增强模型对关键特征的提取能力，提升多模态数据预测的准确性。该方法通过构建胜利者‑失败者效应矩阵（WL矩阵），动态调整注意力权重，结合自注意力机制和多层神经网络，实现以评论有用性为例的多模态学习预测。实验结果表明，该方法在多模态数据预测任务中具有显著的性能提升。