Tracing Intricate Cues in Dialogue: Joint Graph Structure and Sentiment Dynamics for Multimodal Emotion Recognition

📄 arXiv: 2407.21536v2 📥 PDF

作者: Jiang Li, Xiaoping Wang, Zhigang Zeng

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-31 (更新: 2025-06-29)

备注: Accepted by IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

💡 一句话要点

提出GraphSmile模型，通过图结构和情感动态建模提升多模态情感识别效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态情感识别 图神经网络 情感动态建模 跨模态融合 会话分析

📋 核心要点

  1. 现有MERC方法在跨模态建模、多源数据融合以及动态情感变化检测方面存在不足，导致情感识别精度不高。
  2. GraphSmile通过GSF模块利用图结构交替融合模态内和模态间依赖，并使用SDP辅助任务显式建模情感动态。
  3. 实验结果表明，GraphSmile在多个基准数据集上显著优于现有模型，能够有效处理复杂的情感模式。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为GraphSmile的新方法，用于跟踪多模态对话中复杂的情感线索，旨在解决会话多模态情感识别(MERC)中的挑战。现有方法未能充分利用模态间的直接线索，导致跨模态建模不彻底；在网络层中同时提取来自相同和不同模态的信息，可能引发多源数据融合的冲突；缺乏检测动态情感变化的能力，可能导致对情感突变话语的错误分类。GraphSmile包含图结构融合(GSF)和情感动态预测(SDP)两个关键模块。GSF巧妙地利用图结构逐层交替融合模态内和模态间的情感依赖关系，充分捕捉跨模态线索，有效避免融合冲突。SDP作为一个辅助任务，显式地描绘了话语之间的情感动态，提高了模型区分情感差异的能力。GraphSmile可以轻松应用于会话多模态情感分析(MSAC)，从而同时执行MERC和MSAC任务。在多个基准数据集上的实验结果表明，GraphSmile能够处理复杂的情感模式，显著优于基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有会话多模态情感识别(MERC)方法难以充分利用模态间的直接线索，导致跨模态建模不彻底。同时，在网络层中同时提取来自相同和不同模态的信息，可能引发多源数据融合的冲突。此外，现有方法缺乏检测动态情感变化的能力，可能导致对情感突变话语的错误分类。

核心思路：GraphSmile的核心思路是利用图结构来交替融合模态内和模态间的情感依赖关系，从而充分捕捉跨模态线索，并避免融合冲突。同时，通过引入情感动态预测(SDP)辅助任务，显式地建模话语之间的情感变化，提高模型区分情感差异的能力。这样设计的目的是为了更全面、更准确地理解对话中的情感信息。

技术框架：GraphSmile主要包含两个模块：图结构融合(GSF)模块和情感动态预测(SDP)模块。GSF模块通过图神经网络交替融合模态内和模态间的情感依赖关系。SDP模块则通过预测相邻话语之间的情感变化来辅助情感识别。整个框架可以同时执行MERC和MSAC任务。

关键创新：GraphSmile的关键创新在于GSF模块的图结构融合方式，它能够逐层交替地融合模态内和模态间的信息，避免了传统方法中直接融合不同模态信息可能导致的冲突。此外，SDP辅助任务的引入，使得模型能够更好地捕捉情感的动态变化。与现有方法相比，GraphSmile能够更有效地利用多模态信息，并更准确地识别情感。

关键设计：GSF模块使用图注意力网络(GAT)来学习节点之间的关系，并使用残差连接来加速收敛。SDP模块使用交叉熵损失函数来训练模型预测情感变化。具体参数设置未知，论文中可能包含更详细的描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GraphSmile在多个基准数据集上取得了显著的性能提升，表明其能够有效处理复杂的情感模式。具体性能数据未知，但摘要中提到其显著优于基线模型，证明了该方法的有效性。该模型在MERC和MSAC任务上均表现出色，体现了其通用性和适应性。

🎯 应用场景

GraphSmile可应用于智能客服、情感聊天机器人、心理健康咨询等领域。通过准确识别对话中的情感，可以提升人机交互的自然性和有效性，改善用户体验。未来，该技术有望在教育、医疗等领域发挥更大的作用，例如，辅助教师了解学生的情绪状态，帮助医生诊断患者的心理问题。

📄 摘要（原文）

Multimodal emotion recognition in conversation (MERC) has garnered substantial research attention recently. Existing MERC methods face several challenges: (1) they fail to fully harness direct inter-modal cues, possibly leading to less-than-thorough cross-modal modeling; (2) they concurrently extract information from the same and different modalities at each network layer, potentially triggering conflicts from the fusion of multi-source data; (3) they lack the agility required to detect dynamic sentimental changes, perhaps resulting in inaccurate classification of utterances with abrupt sentiment shifts. To address these issues, a novel approach named GraphSmile is proposed for tracking intricate emotional cues in multimodal dialogues. GraphSmile comprises two key components, i.e., GSF and SDP modules. GSF ingeniously leverages graph structures to alternately assimilate inter-modal and intra-modal emotional dependencies layer by layer, adequately capturing cross-modal cues while effectively circumventing fusion conflicts. SDP is an auxiliary task to explicitly delineate the sentiment dynamics between utterances, promoting the model's ability to distinguish sentimental discrepancies. GraphSmile is effortlessly applied to multimodal sentiment analysis in conversation (MSAC), thus enabling simultaneous execution of MERC and MSAC tasks. Empirical results on multiple benchmarks demonstrate that GraphSmile can handle complex emotional and sentimental patterns, significantly outperforming baseline models.