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最全多模态情感分析数据集(12-02已更新）

admin8小时前市场动态4

多模态情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向，它通过分析和融合文本、语音、图像等多种模态的数据来识别和分析情感信息。这种分析方法能够更全面地理解人类情感，因为不同模态信息可以捕捉到不同层面的情感信息。随着深度学习技术的发展，多模态情感分析在情感预测和情绪识别方面显示出巨大的潜力和应用价值。

一、背景

多模态情感分析的背景意义在于，人类的情感状态对于认知过程具有调节作用，能够影响学习效果，对于学生情感的分析具有重要意义。对于情感分析来说，情感表达可以来源于文字、音频、图像，结合两种及以上模态建模情感分析，就是多模态情感分析方法。由于不同模态的信息在数据形式和处理方式上有很大差别情感分析公开数据集，在统一模型中多增加一种模态信息虽然可能带来潜在的建模效果提升，但同时也增加了建模的复杂度和难度。例如，通过一句话的文字和对应的录音建模时，需要先将字符串和音频分别用两种截然不同的处理方式量化为模型可接受的表征。

多模态模型策略在情感分析任务中是十分必要的。首先最全多模态情感分析数据集(12-02已更新），很多时候仅通过文本或者语音很难判准确判断出情感状态，一个极端例子是反讽。反讽往往结合中性或者积极的文本内容和与内容不匹配的音频表达来完成一个消极（负向）的情感表达。这种情形仅靠单模态很难从根本上解决。其次，单模态模型容易受噪声影响而导致效果问题，例如由ASR转写的文本，上游ASR出现的错误很多时候会对下游分类任务产生较大影响。因此，在实际应用中有一个稳定强大的模型就要求我们采用多模态的建模方法。

二、技术原理

多模态模型的核心任务是最大化发挥模态融合的优势完成建模。例如通过构建语音+文本的双模态模型，我们希望这样一个双模态模型效果至少不比同量级的单模态模型差，达到1 + 1 > 1的效果。

1、多模态融合的架构提前融合（early ）

Early 方法是将不同模态的输入在模型浅层完成融合，相当于将不同单模态的特征统一到同一个模型输入参数空间。融合后的特征再输入到单个模型当中完成特征提取和预测。提前融合的出发点是想要模型在对特征建模初期就同时考虑多个模态的输入信息情感分析公开数据集，这一点是合理的。但是由于不同模态本身参数空间的差异性，在输入层统一多个不同参数空间的方法并不能达到预期效果，在实际中往往很少被使用。

推迟融合（late ）

Late 方法尝试通过模型来解决参数空间不同统一的问题，首先对不同模态的输入数据分别用不同的网络结构进行建模和特征提取，最终在分类层前将不同模态提取到的特征进行融合，并依赖梯度反向传播统一化不同模态的特征到同一特征空间，最后在这个新的空间上做简单的分类预测。推迟融合由于其简单的实现方式和不错的效果往往应用较普遍。多阶段融合（multi-stage ）

推迟融合虽然通过网络本身在分类层前将不同模态特征映射到统一参数空间，但是仅仅在高级特征层面对不同的模态特征进行了融合，却去了在特征提取阶段不同特征之间的相互关联信息。 Multi-stage 为了解决以上问题，在多个阶段对特征进行融合操作。通常先通过简单的的网络结构将不同模态参数空间统一化，在这个统一化的参数空间上完成初级模态信息融合。融合后的特征再继续经过后续深度特征提取网络进行进一步模态相关的深层特征提取并融合，不同模型结构分支提取到的特征在分类层之前做最终的融合后进行分类预测。多阶段融合依靠网络和梯度传播来完成特征空间的统一和特征深层相互作用的功能，既保留了用不同模型结构处理不同模态分支的能力，又自然地完成了不同模态信息融合的目的，对提取到强大特征更有优势。缺点是模型结构相对复杂，往往会设置多个损失函数，分阶段调优复杂。

2. 多模态特征融合方法

提取到不同模态特征后，如何合并它们也是一个需要在建模时解决的问题。常用的特征融合方法大致有一基于拼接的特征融合简单的融合可以通过特征拼接来实现，其假设为输入的不同模态特征已经被统一在了同一参数空间上。此假设由梯度反向传播来实现。简单的特征融合并没有考虑特征之间的相互作用增益，依赖下游分类网络来融合模态信息。基于注意力的特征融合

由于输出层网络参数有限，简单模态特征拼接可能不足以达到很好的融合效果。于是通过引入注意力机制，在模型融合时显式地增加模型相互作用，将经过注意力的打分后融合的特征输入到分类网络中，以达到充分利用模态间信息增益的目的。注意力机制又有多种实现方法，比如带有指向性的注意力（如音频-->文本），交叉注意力（音频-->文本 + 文本-->音频），自注意力（

音频+文本

-->

音频+文本

）等等，在此不再赘述其细节。

更多理论推荐看这个博主：路无鱼：多模态情感分析简介三、应用和挑战

多模态情感分析的应用包括产品评论、意见调查、上的电影评论分析、新闻视频分析和医疗保健应用等。挑战方面情感分析公开数据集，需要建立多语言的稳健多模态数据集，这些数据集应被良好注释和细粒度分级。同时，需要关注共指消解问题，隐藏情感、讽刺和挖苦检测仍然是使用多模态的开放研究问题。此外，数据集的准备和分析应符合伦理，并且广泛可用，以便更好地服务于公共领域。

未来发展：

多模态情感分析的未来发展可以探索更多教育场景中的应用、探索多模态数据的最佳组合方式、优化情感分析模型和系统以及纳入更多情感状态。未来的研究还应该解决多模态数据集的构建问题，解决领域转移问题，构建具有优秀泛化性能的统一、大规模多模态情感分析模型最全多模态情感分析数据集(12-02已更新），减少模型参数，优化算法，降低算法复杂度

接下来让我们一起看一下多模态情感分析的数据集：

12-02：添加

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