Large Language Models Meet Text-Centric Multimodal Sentiment Analysis: A Survey
作者: Hao Yang, Yanyan Zhao, Yang Wu, Shilong Wang, Tian Zheng, Hongbo Zhang, Zongyang Ma, Wanxiang Che, Bing Qin
分类: cs.CL
发布日期: 2024-06-12 (更新: 2024-08-16)
备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2210.14556 by other authors
💡 一句话要点
综述：大语言模型在文本中心多模态情感分析中的应用与潜力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态情感分析 大型语言模型 文本中心 自然语言处理 深度学习
📋 核心要点
- 传统多模态情感分析侧重多模态信息融合，但忽略了文本模态的丰富上下文信息，限制了情感理解的深度。
- 本综述旨在探索大型语言模型（LLM）在文本中心多模态情感分析中的应用潜力，分析其优势与局限。
- 文章总结了LLM在多模态情感分析中的应用场景，并展望了未来研究方向和面临的挑战。
📝 摘要（中文）
与仅考虑文本的传统情感分析相比，多模态情感分析需要同时考虑来自多模态来源的情感信号，因此更符合人类在现实场景中处理情感的方式。它涉及处理来自各种来源的情感信息，如自然语言、图像、视频、音频、生理信号等。然而，尽管其他模态也包含不同的情感线索，但自然语言通常包含更丰富的上下文信息，因此在多模态情感分析中始终占据关键地位。ChatGPT的出现为将大型语言模型（LLM）应用于以文本为中心的多模态任务开辟了巨大的潜力。然而，目前尚不清楚现有的LLM如何更好地适应以文本为中心的多模态情感分析任务。本综述旨在（1）全面回顾以文本为中心的多模态情感分析任务的最新研究，（2）考察LLM在以文本为中心的多模态情感分析中的潜力，概述其方法、优势和局限性，（3）总结基于LLM的多模态情感分析技术的应用场景，以及（4）探讨未来多模态情感分析的挑战和潜在研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何更好地利用大型语言模型（LLM）来提升文本中心的多模态情感分析性能。现有方法通常平等对待所有模态，忽略了文本模态所蕴含的丰富上下文信息，并且缺乏对LLM在多模态情感分析中应用潜力的系统性研究。
核心思路：论文的核心思路是深入研究LLM在文本中心的多模态情感分析中的应用，强调文本模态的主导地位，并探索如何有效地将其他模态的信息融入到LLM中，从而提升情感分析的准确性和鲁棒性。通过分析现有方法，总结LLM的优势与局限，并提出未来研究方向。
技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有研究进行了系统性的梳理和总结。其框架主要包括：1) 回顾文本中心的多模态情感分析任务；2) 考察LLM在这些任务中的应用，包括方法、优势和局限性；3) 总结LLM在多模态情感分析中的应用场景；4) 探讨未来研究的挑战和潜在方向。
关键创新：该综述的创新之处在于它是首次对LLM在文本中心的多模态情感分析中的应用进行全面的综述。它不仅总结了现有方法，还深入分析了LLM的优势与局限，并提出了未来研究方向，为该领域的研究人员提供了有价值的参考。
关键设计：由于是综述文章，没有具体的技术细节设计。文章侧重于对现有文献的整理、归纳和分析，并在此基础上提出对未来研究方向的展望。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述总结了现有LLM在文本中心多模态情感分析中的应用，并指出了LLM在处理复杂情感和上下文信息方面的优势。同时，也分析了LLM在多模态数据融合和跨模态推理方面的局限性，为未来的研究提供了明确的方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于舆情监控、智能客服、情感营销等领域。通过结合文本和其他模态信息，可以更准确地理解用户的情感，从而提供更个性化、更有效的服务。未来，该技术有望在人机交互、社交媒体分析等领域发挥更大的作用。
📄 摘要（原文）
Compared to traditional sentiment analysis, which only considers text, multimodal sentiment analysis needs to consider emotional signals from multimodal sources simultaneously and is therefore more consistent with the way how humans process sentiment in real-world scenarios. It involves processing emotional information from various sources such as natural language, images, videos, audio, physiological signals, etc. However, although other modalities also contain diverse emotional cues, natural language usually contains richer contextual information and therefore always occupies a crucial position in multimodal sentiment analysis. The emergence of ChatGPT has opened up immense potential for applying large language models (LLMs) to text-centric multimodal tasks. However, it is still unclear how existing LLMs can adapt better to text-centric multimodal sentiment analysis tasks. This survey aims to (1) present a comprehensive review of recent research in text-centric multimodal sentiment analysis tasks, (2) examine the potential of LLMs for text-centric multimodal sentiment analysis, outlining their approaches, advantages, and limitations, (3) summarize the application scenarios of LLM-based multimodal sentiment analysis technology, and (4) explore the challenges and potential research directions for multimodal sentiment analysis in the future.