本发明属于多模态数据特征抽取技术领域，公开了一种基于优化BERT模型的多模态深度特征抽取方法及系统，数据处理阶段，多模态数据特征选取，以及数据的预处理工作；BERT模型优化阶段，对原始BERT模型中的多头自注意力机制和前向传播层进行优化；特征融合阶段；结果输出阶段。本发明能够进行深层次的特征抽取，使用层次化多头注意力机制实现对特征的层次抽取，使用自定义的门机制结构替换BERT模型中的中间层，实现对信息的过滤，最后通过基于自注意力机制的张量融合模型进行多模态特征的融合，最后实现一种对多态情感信息准确分类的模型，本发明提高了BERT的特征抽取能力，具有的多模态特征抽取能力更强。