【摘 要】
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[目的]应用多模态情感分析方法,从视频信息中挖掘表达者观点,进而分析用户的情感表达.[方法]引入双模态和三模态两个层次的跨模态上下文信息帮助获取文本、视觉及语音三模态
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院 晋中030600;太原理工大学电气与动力工程学院 太原030024
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[目的]应用多模态情感分析方法,从视频信息中挖掘表达者观点,进而分析用户的情感表达.[方法]引入双模态和三模态两个层次的跨模态上下文信息帮助获取文本、视觉及语音三模态间的交互信息,并使用注意力机制过滤冗余信息,根据融合信息进行情感分析.[结果]在MOSEI数据集上,情感分类的准确率和F1值分别达到80.27％和79.23％,较基准方法的最高值分别提高了0.47％和0.87％;回归分析的平均绝对误差降低为0.66.[局限]MOSI数据集规模小,模型训练阶段出现过拟合现象,情感预测效果受限.[结论]所提模型能够充分利用不同模态间的交互信息,有效提升多模态情感预测的准确性.
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