本發(fā)明公開了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架的多模態(tài)檢測(cè)對(duì)話情感信息的方法，包括：將話語(yǔ)特征描述符輸入到所建立的智能體中得到當(dāng)前話語(yǔ)情感信息；對(duì)話語(yǔ)情感信息采取滑窗和最大池化操作融合滑窗窗口內(nèi)的話語(yǔ)情感信息，并與當(dāng)前話語(yǔ)的特征描述符拼接作為當(dāng)前輸入智能體的狀態(tài)；智能體識(shí)別當(dāng)前話語(yǔ)的情感并進(jìn)行分類，獲取分類標(biāo)簽；根據(jù)分類標(biāo)簽通過(guò)最大化智能體所得的回報(bào)來(lái)優(yōu)化策略，優(yōu)化后的策略指導(dǎo)智能體在后續(xù)過(guò)程根據(jù)狀態(tài)采取優(yōu)化的動(dòng)作，輸出分類結(jié)果。本發(fā)明捕捉了情緒狀態(tài)和累積的情緒變化的影響，以提升多模態(tài)場(chǎng)景下對(duì)話中的情感檢測(cè)的精度。