面向5G新通话的多模态实时情感分析方法及系统

本发明公开了面向5G新通话的多模态实时情感分析方法及系统，涉及技术领域。方法包括：基于5G特性构建含语调、表情、词汇等多模态特征的训练集，采用分层抽样技术划分数据子集；通过时间戳编码与情感标签映射，计算时段‑情感关联值并优化数据分布；实时分析时动态提取跨模态上下文特征，结合语义情感关联规律更新预测模型；建立双样本库机制，将验证一致的特征存入强化学习库，不一致特征标记为误导/噪声特征并自动剔除；对误判样本进行三元组标签标注，通过误判密度筛选、冲突度计算及聚类分析，定位高风险错误模式并生成修正规则。本实施例利用5G低时延特性，提升情感分析实时性与准确率，为智能客服、紧急响应等场景提供关键技术支撑。