多模态分类分析社交媒体
本论文使用多模态深度学习技术,提出了一种分析社交媒体数据中文字和图像模态的联合表征,并在真实的灾难数据集上进行了广泛的实验,证明了该多模式架构比单模型(例如,仅使用文本或图像)的模型表现更好。
Apr, 2020
提出了一种新颖的知识传递网络来在不同的感知模式之间进行翻译以重构缺失的音频模式,并且采用了跨模态注意机制以保留重构和观察到的模态的最大信息,用于情感预测。通过对三个公开数据集进行大量实验证明,相较于基线方法实现了显著的改进,并在完全多模态监督方面取得了与之前方法相当的结果。
Dec, 2023
本研究提出了一种新方法,将非语言模态转化为文本描述,并使用大规模语言模型进行情感预测,从而提高情感分析的可解释性。在两个情感分析任务上的实验结果表明,该方法在维持或甚至提高了情感分析的效率的同时,使解释更为直接。
May, 2023
本研究提出了一种利用用户评论建模和自监督学习的方法,用于在社交媒体上进行图像文字关系分类、讽刺检测、情感分类和仇恨言论检测等多模态分类任务,结果表明该方法进一步提高了先前最先进模型的性能。
Mar, 2023
本研究旨在探讨每种模态对 Multimodal Machine Learning 模型的影响,并针对不同分类任务的数据集和模型,提出了一种确定每种模态对 Multimodal Machine Learning 模型的影响的方法。研究结果对于理解多模态学习中每个模态的作用,并为该领域的未来发展提供了有价值的见解。
Jun, 2023
本文介绍一种新的多模态融合方法,使用图形建模和交叉注意力,将图像和文本进行联合处理以提高应急响应能力。通过三个危机相关任务的测试,表明我们的方法明显优于单模态方法和基准的多模态方法。
Apr, 2020
多模态机器学习作为一个充满潜力的多学科领域,在不断发展和完善,其普遍的分类包括:表示、翻译、对齐、融合和协同学习。该研究旨在通过共性的分类方式,综合总结目前该领域的研究进展,以期为未来的研究指明方向。
May, 2017
本研究通过卷积神经网络从文本、视觉等多个角度提取特征,实现了情感分析和情绪识别,并取得了 10% 的性能提升。同时,我们还探讨了在多模态情感分析研究中经常被忽视的若干重要问题,如讲话者无关模型和模态重要性等,从而为今后的研究提出了新的基准,并展示了在执行此类任务时需要考虑的不同方面分析。
Jul, 2017
本文讨论了多模态情感分析的三个方面:跨模态交互学习、多模态交互中的长期依赖性学习和一元和跨模态线索的融合,发现学习跨模态交互对解决该问题很有益。在两个基准数据集(CMU-MOSI 和 CMU-MOSEI 语料库)上进行实验,取得了 83.9%和 81.1%的准确率,分别比当前最先进技术提高了 1.6%和 1.34%的绝对精度。
Feb, 2020