基于语义增强的多模态情感分析

多模态情感分析是自然语言处理领域的重要任务,模态融合是其核心问题。以往的研究没有区分各个模态在情感分析中的主次地位,没有考虑到不同模态之间的质量和性能差距,平等地对待各个模态。现有研究表明文本模态往往在情感分析中占据主导地位,但非文本模态包含识别正确情感必不可少的关键特征信息。因此,本文提出一种以文本模态为中心的模态融合策略,通过带有注意力机制的编解码器网络区分不同模态之间的共有语义和私有语义,利用非文本模态相对于文本模态的2种语义增强补充文本特征,实现多模态的联合鲁棒表示,并最终实现情感预测。在CMU-MOSI和CMU-MOSEI视频情感分析数据集上的实验显示,本方法的准确率分别达到87.3%和86.2%,优于许多现有的先进方法。