国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:李丽,李平,
单位:西南石油大学计算机科学学院,成都610500;
关键词:方面级多模态情感分析,模态交互图神经网络,图注意力网络,
基金:国家自然科学基金项目(61873218);西南石油大学创新基地项目(642);;
多模态情感表征的关键是有效地从多模态数据中提取和融合特征。尽管,交叉注意力机制的方法能够增强多模态数据的特征融合;但是,交叉注意力仅建立单一模态的全局语义与另一模态局部特征的关联,不足以反映多模态在局部特征上的对齐关系。为了获取多模态间的深度交互信息,提出一种模态交互图神经网络,借助于方面词,将不同模态的语义单元进行连接,形成多模态交互图;然后,利用图注意力网络中的消息传递机制进行特征融合。在两个基准数据集上的实验结果表明,相比于当前先进的注意力模型,模态交互图神经网络在实现局部信息间的特征交互方面更加有效,且具有更小的时间复杂度。
来源:2023年第12期
《计算机应用研究》期刊编辑部