面向视频特征的多模态情感分析研究

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随着社交媒体的快速发展,用户可以通过各类社交平台发布大量带有个人观点或者情感倾向的视频内容,交流方式不再局限于文本、图像等单一模态。为了更好地利用这类情感数据以便将情感分析广泛运用于心理治疗、视频意见挖掘、自动驾驶等领域,研究人员对情感分析的研究也逐渐从单模态情感分析扩展到多模态情感分析。因此,本学位论文从包含信息种类最多的视频数据出发,从中分离出文本、语音和图像模态,并结合深度学习技术对多模态情感分析中的模态内特征提取和模态间特征融合两个研究方向进行探索与改进。1.针对将长视频中的所有图像信息进行特征提取存在网络结构庞大、优化困难的问题,考虑对所包含的视频特征信息(文本、语音和图像)分别进行数据预处理和特征提取方式改进,设计了一种基于多神经网络的多模态情感分析模型。首先,对文本、语音和图像分别进行全局词向量表示、梅尔频率倒谱系数和以音高特性进行关键帧提取的预处理。其次,结合具有双向门控循环单元、自注意力机制、时序卷积网络、VGG16网络构建了多模态特征提取模块。最后,利用余弦相似度对各模态组合进行权重分配。实验结果表明,所提模型在CMU-MOSEI数据集上取得了69.88%的分类精度。2.针对多个模态间交互不充分,导致特征信息融合效率低的问题,考虑在多个语义层次使用多个融合策略模拟模态间交互并进行情感信息融合,设计了一种基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析模型。首先,使用双向门控循环单元对各模态上下文语境关系进行建模。其次,使用基于门控的注意力机制和改进的自注意力机制交互融合策略提取不同层次的特征。然后,通过自适应权重分配模块对不同的模态融合特征进行情感贡献度计算。最后,对融合特征进行情感分类。实验结果表明,所提模型在CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上分别取得了79.5%和78.7%的分类精度。
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