情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一个十分基础并且非常重要研究课题,早期的情感分析主要研究对象是文本数据,从文本数据中挖掘出蕴含的情感极性信息。随着互联网与社交媒体的不断发展,越来越多的人使用包含文本、语音、图像在内的多模态数据在社交媒体上表达自己的看法或观点,目前情感识别的研究范围不再局限于文本,越来越多的研究开始关注对融合了文本、语音、图像的多模态数据进行情感分析。如何更好的从多模态数据中提取特征并融合不同模态特征以提高情感分析准确率是多模态情感分析主要面临的问题。另外,包含情感信息的多模态数据通常含有用户的隐私信息,如何在保护用户隐私的条件下使用数据也是多模态情感分析任务需要解决的问题。针对多模态情感分析任务面临的主要问题,本文从两个角度提出了基于深度学习的多模态情感分析算法:（1）基于标签嵌入与模态不变表示的多模态情感识别算法:针对多模态情感分析在模态特征融合过程中忽略了模态特征之间语义差距,以及多标签场景下对标签依赖性建模不充分的问题提出了一种基于标签嵌入与模态不变表示的多模态情感识别算法,为了充分对标签之间依赖关系建模,首先建立标签图,利用标签条件概率训练标签嵌入向量,将学习到的标签嵌入向量通过注意力机制融入到混合模态特征中,以辅助多标签情感识别任务。为了减小模态特征之间的语义差距,引入分布损失函数来约束模态特征分布。实验结果表明提出的方法能够对标签之间依赖关系有效建模,同时能够缓解模态特征之间语义差异大的问题,提出的方法能够在多标签多模态情感识别任务中取得优异的结果。（2）基于差分隐私的多模态情感识别算法:针对隐私保护场景下的多模态情感识别问题,提出了一种结合多模态预训练模型与差分隐私的情感识别算法,算法基于多模态预训练模型UniVL的网络结构,为满足差分隐私的条件同时保证模型的性能,提出了一种新的微调方案,这种方案在微调阶段对预训练模型进行改造,在编码器中添加维度扩张投影映射与维度收缩投影映射,只需更新模型新引入的参数,保持预训练模型原始参数不变。这种方案减小了为满足差分隐私而添加的梯度噪声对模型情感分析性能的影响。实验结果表明,与不考虑隐私的算法相比,在合理的隐私预算下,由隐私导致的准确率损失控制在5%以内,提出的算法能有效保护用户的隐私信息同时保证模型的性能。