多模态基于方面的情感分析 (MABSA) 研究了一个管道框架，其中首先通过 MATE 多模态方面术语抽取识别方面，然后将这些方面与图像补丁对齐用于情感分类 (MASC)，并且该方法在 Twitter-15 和 Twitter-17 数据集上取得了最先进的性能表现。

May, 2024

本文提出了一种面向多模态方面的情感分析的 Vision-Language 预训练框架（VLPMABSA），使用更加统一的多模态编码器 - 解码器体系结构来应对上一个视觉和文本模型分开预训练、或是总体预训练任务不够细致的问题，同时还设计了三种特定于该任务的语言、视觉和多模态预训练任务，并通过实验证明了本文方法在三个 MABSA 子任务上优于当前最先进方法的效果，且有助于情感、方面和跨模态的细粒度对齐。

Apr, 2022

提出一个新颖的 Aspect-oriented Opinion Alignment Network (AOAN) 来捕捉意见词与对应方面之间的上下文关联。该模型通过引入一个邻近跨度增强模块来突出揭示邻近词汇和给定方面的各种组合，并设计了一个多透视度的注意机制来根据给定方面对齐相关意见信息。对三个基准数据集的广泛实验表明，该模型达到了最好的结果。

Aug, 2023

通过增强方面 - 句子感知关注机制，提出了一个名为 A3SN 的新颖技术，通过增加注意力模块和整合特征表示，增强了 Aspect-Based Sentiment Analysis（ABSA）的效果，并在三个基准数据集上胜过了最先进的基准模型。

May, 2024

本文提出了一种极弱监督的多标签方面类别情感分析框架，并提出了一种自动词语选择技术来选择这些种子类别和情感词，利用无监督语言模型后训练来提高性能，在四个基准数据集上的实验证明了该方法显著优于其他弱监督基线。

Nov, 2022

本文提出了一种新的框架 SeqCSG，其中包括构建顺序跨模态语义图和编码器 - 解码器模型方法，用于有效利用跨模态语义图进行多模态方面的情感分类，实验结果表明，我们的方法优于现有方法并在两个标准数据集中实现了最先进水平。

Aug, 2022

本文提出了一种利用句子中有关方面的辅助句子来帮助情感预测的方法，该方法包括使用多方面检测模型进行方面检测，并将预测出的方面与原始句子组合作为情感分析模型的输入，并通过训练情感分类模型进行领域外的基于方面的情感分析。最终，我们对两个基准模型和我们的方法进行对比，发现我们的方法确实有意义。

Jan, 2022

本研究提出了 Multimodal Aspect-Category Sentiment Analysis (MACSA) 数据集，其中包含了超过 21K 个文本 - 图像对，提供了针对文本和视觉内容的细粒度注释，并首次使用 aspect category 作为枢轴，对齐两种模态之间的细粒度元素。本研究建立了 Multimodal ACSA 任务和一个基于多模态图形对齐的融合模型 (MGAM)，采用精细的跨模态融合方法。实验结果表明，本方法可以便于这个语料库未来研究的基线比较。本文中的数据集和代码将公开提供。

Jun, 2022

多模态情感分析研究中，提出了一种称为 DQPSA 的新框架，其包含了 Prompt 作为 Dual Query（PDQ）模块和基于能量的 Pairwise Expert（EPE）模块，通过提取 Prompt 感知的视觉信息、加强视觉信息与分析目标之间的相关性以及模型边界配对，实现了在三个广泛使用的基准测试中超过以往方法并达到了最新的最佳性能。

Dec, 2023

本文介绍了一种利用 AOA 网络的方案，用于精准的情感分析，相较于之前的基于 LSTM 的网络结构，有更好的表现。

Apr, 2018