基于层次化门控与混合注意力的多模态情感分析
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【摘要】:研究背景与问题 近年来，随着社会信息量的爆炸式增长，情感分析在自然语言处理领域得到了广泛关注。多模态情感分析通过整合文本和图像等多源信息，能够更加全面地捕捉用户的情研究背景与问题
近年来，随着社会信息量的爆炸式增长，情感分析在自然语言处理领域得到了广泛关注。多模态情感分析通过整合文本和图像等多源信息，能够更加全面地捕捉用户的情感表达。然而，现有的多模态情感分析方法在特征融合过程中往往存在模态冗余和交互不足的问题，导致模型难以有效捕捉细粒度的情感语义，尤其是在复杂场景下。针对这一挑战，本文提出了基于层次化门控与混合注意力机制的多模态情感分析模型。
研究方法
本文提出了一种名为HGMA-Net的多模态情感分析模型。该模型首先利用层次化门控机制对文本和图像进行特征提取，通过不同层次的门控操作，能够有效地抑制模态冗余信息，同时增强模态间的交互。随后，模型引入混合注意力机制，通过自适应地分配注意力权重，使得模型能够更加关注于与情感表达相关的关键信息。具体来说，层次化门控结构包括两个层次：底层门控负责提取文本和图像的初步特征，而上层门控则对底层特征进行融合和优化。混合注意力机制则通过结合文本和图像的上下文信息，动态调整注意力分配，从而提升情感分析的准确度。
核心结果
在多个情感分析数据集上进行的实验表明，所提出的HGMA-Net模型在多模态情感分析任务上取得了显著的性能提升。与传统方法相比，HGMA-Net在多个评价指标上均取得了更好的结果，尤其是在复杂场景下的细粒度情感识别任务中。具体来说，HGMA-Net在情感识别准确率、召回率和F1分数等方面均有显著提高，证明了该方法在多模态情感分析中的有效性和优越性。
结论与意义
本文提出的基于层次化门控与混合注意力机制的多模态情感分析模型HGMA-Net，能够有效地解决现有方法在特征融合过程中的模态冗余和交互不足问题，显著提升了复杂场景下情感表达的理解能力。这一研究不仅为多模态情感分析领域提供了新的思路，而且对于实际应用中的情感识别任务具有重要的指导意义。未来，我们将进一步探索更先进的特征提取和融合方法，以进一步提高多模态情感分析的性能，并拓展该模型在其他自然语言处理任务中的应用。
文章来源：《微电子学与计算机》 网址: http://www.wdzxyjsjzzs.cn/qikandaodu/2026/1027/327.html