基于语义理解的多语言情感识别方法

本发明公开了基于语义理解的多语言情感识别方法，通过三阶段创新框架实现跨语言情感分析，采用改进的相对位置编码分离语义与情感特征；利用Hofstede文化维度构建锚点向量，通过损失函数实现文化敏感的向量空间对齐；结合权力距离与个人主义差异动态调节情感特征，配合情感强度量化公式增强跨文化适应性。在SemEval‑2023任务中，系统以87.3％准确率领先基线21.6％，小语种识别率达78.2％，文化误判率降低43％。通过多语言平行语料库与混合数据增强策略，模型参数量减少40％的同时推理速度提升3倍，为跨文化NLP任务提供高效解决方案。