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摘要
针对当前多模态情绪识别技术的识别稳定性差，导致识别精准度低的问题，提出了基于RoBERTa改进的多模态情绪识别关键技术研究。建立了基于RoBERTa改进的多模式情绪识别模型，对输入文本进行量化表示，并采用BIO标注的方法，对RoBERTa模型进行识别。通过计算RoBERTa语言模型学习节点间的相位锁定值，保证识别过程的稳定性，获得相应的连接权值，计算K-阶传播数的结构熵和权值，得到每个节点的排名。融合RoBERTa语言模型拓扑结构和节点排名，利用F-score算法选择融合后特征，以此识别多模态情绪。实验结果表明，该技术与实际结果存在0.005的误差，能够有效提高识别准确率。
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单位南方电网数字电网研究院有限公司
