面向不完整数据的双极情感不确定性融合建模方法

本发明公开了面向不完整数据的双极情感不确定性融合建模方法，属于多模态情感分析技术领域。方法首先对包含语言、视觉与音频模态的多模态数据进行特征提取及缺失模拟，构建初始模态表示；引入双极情感建模机制，分别构建正向与负向情绪信号表示，增强情感表达能力；基于贝叶斯证据理论建立不确定性评估模块，采用正态‑逆伽马分布对预测结果进行置信度建模，量化情感输出的不确定性；在融合阶段，采用多层注意机制对多模态信息进行加权集成，输出最终情绪预测值。该方法可在模态信息随机缺失和表达模糊的复杂环境中，显著提升情绪识别的稳定性与泛化能力，适用于舆情监测、人机交互、智慧城市等多模态情感分析场景。