基于门控循环分层融合网络的多模态情感分析方法

本发明公开了一种基于门控循环分层融合网络的多模态情感分析方法，S1.多模态数据预处理：收集文本、音频、视频数据，进行预处理及时序对齐，构建标注数据集；S2.门控循环分层融合网络构建：设计包含模态特征提取层、门控融合层和情感识别层的三级网络架构；S3.模型训练与优化：采用Adam优化器，以交叉熵损失函数为目标，在标注数据集上进行迭代训练，通过Dropout正则化与学习率衰减抑制过拟合；S4.情感分析：将实时采集的数据输入训练完成的模型中，通过特征提取层、门控融合层和情感识别层实时分析用户情感状态，输出情感分析结果；本发明能够在情感分析任务中充分利用不同模态的信息，提高情感识别的准确性。