基于深度学习的多模态情感分析系统的设计与实现
这是一篇关于多模态情感分析,深度学习,注意力机制,多任务机制,模态生成的论文, 主要内容为在深度学习与人工智能迅速发展的背景下,多模态情感分析系统由于其广泛的应用前景获得了大量的关注。相比于传统的情感分析系统,多模态情感分析系统能够利用多个模态的信息,为单个模态中的信息进行互相补充,这也带来了大量的研究挑战。本论文设计并实现了一个多模态情感分析系统,主要包括以下三点主要工作:(1)提出了一种基于回路生成的多模态特征融合技术。采用自注意力机制,将不同模态进行相互的转换和生成,从而解决了当前模态缺失情况下的性能下降问题。模型在模态完整情况以及模态缺失情况下均取得了超越其他模型的结果。(2)提出了一种基于单模态强化与多任务机制的多模态情感分析模型。采用互注意力机制,强化每个单模态特征中的有效信息,去除冗余信息。同时,针对当前大部分数据集没有单模态标签的问题,提出基于相对距离的标签预测机制,预测每个单模态数据的情感极性。模型在多个数据集中均取得了超越其他模型的结果。(3)本论文使用以上两个算法模型改进实现了一个完整的多模态情感分析系统平台。设计了前端交互页面、数据管理功能、模型算法管理功能、用户管理功能,实现用户方便快捷地使用多模态情感分析功能,实现了算法的应用落地。
面向情感分析的多模态特征提取与融合研究
这是一篇关于多模态情感分析,数据融合,表征学习,特征提取的论文, 主要内容为随着各类社交媒体的不断涌现,人类在社交媒体中表达观点的方式也变得丰富多样。情感分析一直是自然语言处理中活跃的分支领域,其旨在根据限定的模态数据预测出说话者的情感状态。随着人工智能的发展,使计算机具备分析人类情感的能力,已成为人机交互和推荐系统等领域的研究热点。由于社交媒体中存在多种模态数据,而不同的模态表现形式使得研究人员在获取模态隐含信息方面面临挑战。如何挖掘多模态信息中不同模态蕴含的情感特征,以及怎样使得多模态信息特征更好地被融合是多模态情感分析领域备受关注的问题。本文对多模态情感分析任务的特征提取与融合展开研究,具体包括如下内容:(1)本文针对不同模态数据存在的差异性和互补性问题,提出了一种基于非语言表征优化网络与对比学习相融合的方法。该工作根据不同的模态数据采取适应于该模态的神经网络。同时,在融合阶段设置了模态间对比学习,使模型能够学习模态之间的互补性和差异性信息。考虑到非语言序列的质量不佳问题,本文为非语言模态设计了两个基于自注意力机制的表征学习网络,旨在为融合提供更好的表征。该方法能够让模型学习多模态情感分析任务中模态之间的互补性和相似性信息,同时也使来自不同模态的数据有针对性地被提取。本文在两个公开的数据集上进行了广泛实验,结果表明该方法与先前的稳健基线模型相比具有明显优势。(2)本文针对多模态数据在融合时存在冗余信息过多和关键信息丢失的问题,提出了一种用于多模态情感分析的门控循环分层融合网络,该方法动态的交互文本与声学、文本与视觉、声学与视觉三个表征组合之间的信息,使每个表征组合之间能够充分交互学习,有效剔除模态组合之间的冗余信息,并最大限度保留对模态预测有效的表征。同时,受分布匹配的启发,考虑到不同模态内的相互影响,在模态表征获取阶段,使非语言序列与文本序列进入跨模态注意通道,这可以从同伴模态中诱导出其包含的潜在表征信息,同时使得模态表征更接近真实情感表达。通过在两个公开且流行的多模态数据集上进行的广泛实验表明,相对于以往的复杂基线模型,该方法具有强大的竞争力。总而言之,本文在多模态情感分析领域对多模态特征提取与多模态数据融合展开研究,针特征提取设计非语言表征优化网络以提取优质表征,针对数据融合提出门控循环分层融合网络以改进融合方式。本研究旨在深化我们对多模态情感分析未来发展的认识,并为多模态领域中的特征提取和数据融合提供新的研究方法,具有重要科研意义与社会价值。
基于多模态情感分析的视频背景音乐推荐APP设计研究
这是一篇关于背景音乐,多模态情感分析,多模态特征融合,APP设计的论文, 主要内容为随着数字媒体技术的进步,视频被广泛用于记录我们的日常活动和重要时刻,选择并使用一个与视频特征相匹配的背景音乐,对视频内容的表达和情绪渲染十分重要。然而,为视频选择适合的背景音乐需要用户掌握一定的视频后期制作技能和音乐专业相关知识,用户从大量音乐收藏中找到合适的背景音乐也是非常困难和耗时的。为实现与视频特征相匹配的背景音乐推荐,本文展开了视频背景音乐推荐算法及其应用的设计研究:本文首先实现了一种基于深度学习的多模态情感分析的模型。该模型在词级别上对图像模态信息和语音模态信息的细粒度结构进行建模,并生成融合多模态信息的表示,用于情感分类的多模态视频的特征向量表示可以很好地提取表示视频的情感特征。在提取了视频的情感特征的基础上,提取视频的色彩、光线和动作等特征,同时提取音乐的节奏、频率、音色等特征,使用Multiple-type Latent Semantic Analysis(M-LSA)对视频特征和音乐特征的内容相关性建模,捕获音乐表示和融合情感特征后的视频表示之间的潜在内容关系,根据匹配程度计算生成推荐背景音乐的排序列表。最后将上述完成的视频背景音乐推荐系统结合到APP的产品设计中。通过对视频背景音乐推荐APP目标用户研究完成目标用户需求分析;根据用户需求分析进行应用的核心任务框架与功能模块设计;以情感化设计理论在交互产品设计领域的应用为基础,进行视频背景音乐推荐APP的界面设计和交互设计。最终实现能够有效完成视频背景音乐推荐的产品,在海量音乐中,帮助用户在推荐范围内有向选择符合视频氛围和视频内容的背景音乐。
基于深度学习的多模态情感分析系统的设计与实现
这是一篇关于多模态情感分析,深度学习,注意力机制,多任务机制,模态生成的论文, 主要内容为在深度学习与人工智能迅速发展的背景下,多模态情感分析系统由于其广泛的应用前景获得了大量的关注。相比于传统的情感分析系统,多模态情感分析系统能够利用多个模态的信息,为单个模态中的信息进行互相补充,这也带来了大量的研究挑战。本论文设计并实现了一个多模态情感分析系统,主要包括以下三点主要工作:(1)提出了一种基于回路生成的多模态特征融合技术。采用自注意力机制,将不同模态进行相互的转换和生成,从而解决了当前模态缺失情况下的性能下降问题。模型在模态完整情况以及模态缺失情况下均取得了超越其他模型的结果。(2)提出了一种基于单模态强化与多任务机制的多模态情感分析模型。采用互注意力机制,强化每个单模态特征中的有效信息,去除冗余信息。同时,针对当前大部分数据集没有单模态标签的问题,提出基于相对距离的标签预测机制,预测每个单模态数据的情感极性。模型在多个数据集中均取得了超越其他模型的结果。(3)本论文使用以上两个算法模型改进实现了一个完整的多模态情感分析系统平台。设计了前端交互页面、数据管理功能、模型算法管理功能、用户管理功能,实现用户方便快捷地使用多模态情感分析功能,实现了算法的应用落地。
基于深度学习的多模态情感分析系统的设计与实现
这是一篇关于多模态情感分析,深度学习,注意力机制,多任务机制,模态生成的论文, 主要内容为在深度学习与人工智能迅速发展的背景下,多模态情感分析系统由于其广泛的应用前景获得了大量的关注。相比于传统的情感分析系统,多模态情感分析系统能够利用多个模态的信息,为单个模态中的信息进行互相补充,这也带来了大量的研究挑战。本论文设计并实现了一个多模态情感分析系统,主要包括以下三点主要工作:(1)提出了一种基于回路生成的多模态特征融合技术。采用自注意力机制,将不同模态进行相互的转换和生成,从而解决了当前模态缺失情况下的性能下降问题。模型在模态完整情况以及模态缺失情况下均取得了超越其他模型的结果。(2)提出了一种基于单模态强化与多任务机制的多模态情感分析模型。采用互注意力机制,强化每个单模态特征中的有效信息,去除冗余信息。同时,针对当前大部分数据集没有单模态标签的问题,提出基于相对距离的标签预测机制,预测每个单模态数据的情感极性。模型在多个数据集中均取得了超越其他模型的结果。(3)本论文使用以上两个算法模型改进实现了一个完整的多模态情感分析系统平台。设计了前端交互页面、数据管理功能、模型算法管理功能、用户管理功能,实现用户方便快捷地使用多模态情感分析功能,实现了算法的应用落地。
基于多模态情感分析的视频背景音乐推荐APP设计研究
这是一篇关于背景音乐,多模态情感分析,多模态特征融合,APP设计的论文, 主要内容为随着数字媒体技术的进步,视频被广泛用于记录我们的日常活动和重要时刻,选择并使用一个与视频特征相匹配的背景音乐,对视频内容的表达和情绪渲染十分重要。然而,为视频选择适合的背景音乐需要用户掌握一定的视频后期制作技能和音乐专业相关知识,用户从大量音乐收藏中找到合适的背景音乐也是非常困难和耗时的。为实现与视频特征相匹配的背景音乐推荐,本文展开了视频背景音乐推荐算法及其应用的设计研究:本文首先实现了一种基于深度学习的多模态情感分析的模型。该模型在词级别上对图像模态信息和语音模态信息的细粒度结构进行建模,并生成融合多模态信息的表示,用于情感分类的多模态视频的特征向量表示可以很好地提取表示视频的情感特征。在提取了视频的情感特征的基础上,提取视频的色彩、光线和动作等特征,同时提取音乐的节奏、频率、音色等特征,使用Multiple-type Latent Semantic Analysis(M-LSA)对视频特征和音乐特征的内容相关性建模,捕获音乐表示和融合情感特征后的视频表示之间的潜在内容关系,根据匹配程度计算生成推荐背景音乐的排序列表。最后将上述完成的视频背景音乐推荐系统结合到APP的产品设计中。通过对视频背景音乐推荐APP目标用户研究完成目标用户需求分析;根据用户需求分析进行应用的核心任务框架与功能模块设计;以情感化设计理论在交互产品设计领域的应用为基础,进行视频背景音乐推荐APP的界面设计和交互设计。最终实现能够有效完成视频背景音乐推荐的产品,在海量音乐中,帮助用户在推荐范围内有向选择符合视频氛围和视频内容的背景音乐。
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