基于Transformer的多子空间多模态情感分析

多模态情感分析是指通过文本、视觉和声学信息识别视频中人物表达出的情感。现有方法大多通过设计复杂的融合方案学习多模态一致性信息,而忽略了模态间和模态内的差异化信息,导致缺少对多模态融合表示的信息补充。为此提出了一种基于Transformer的多子空间多模态情感分析(multi-subspace Transformer fusion network for multimodal sentiment analysis,MSTFN)方法。该方法将不同模态映射到私有和共享子空间,获得不同模态的私有表示和共享表示,学习每种模态的差异化信息和统一信息。首先,将每种模态的初始特征表示分别映射到各自的私有和共享子空间,学习每种模态中包含独特信息的私有表示与包含统一信息的共享表示。其次,在加强文本模态和音频模态作用的前提下,设计二元协同注意力跨模态Transformer模块,得到基于文本和音频的三模态表示。然后,使用模态私有表示和共享表示生成每种模态的最终表示,并两两融合得到双模态表示,以进一步补充多模态融合表示的信息。最后,将单模态表示、双模态表示和三模态表示拼接作为最终的多模态特征进行情感预测。在2个基准多模态情感分析数据集上的实验结果表明,该方法与最好的基准方法相比,在二分类准确率指标上分别提升了0.0256/0.0143和0.0007/0.0023。

乡关何处——也谈写作

我生于偏北之城,父亲自小教我认字读书。因祖上是读书人家,＂文革＂时没落。祖父当年是俄文老师,去岁离世。父亲自幼离家,颠沛半生,每每觥筹交错,酒酣过后,总抓着我的手说：＂生于末世运偏消啊,何处是故乡？＂涕泗横流间,又唱起当年祖父教的《喀秋莎》,铮铮然,读书人的样子。

小学数学教学中培养学生综合能力策略分析

优秀的教育思想会指导教师通过教育活动的开展,引导学生在思维的有效拓展中,深入挖掘知识内容所蕴含的逻辑性与严谨性。尤其对于难度较高的数学学科而言,相较于教会学生如何解决数学问题,锻炼其创造意识、思考能力、动手能力以及抽象思维更加重要。为了真正体现教育目标,使学生可以在更加有效的知识获取中,保证综合能力的快速上升,教师需要重点调整授课计划,并着重根据实际的教育情况进行授课内容的调整,才能更好展现数学教育价值的同时,帮助学生成长为更有思考意识的优秀学生。