Recent Trends of Multimodal Affective Computing: A Survey from NLP Perspective
作者: Guimin Hu, Yi Xin, Weimin Lyu, Haojian Huang, Chang Sun, Zhihong Zhu, Lin Gui, Ruichu Cai, Erik Cambria, Hasti Seifi
分类: cs.CL
发布日期: 2024-09-11 (更新: 2024-10-30)
💡 一句话要点
综述：NLP视角下的多模态情感计算最新趋势研究
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态情感计算 情感分析 自然语言处理 多模态融合 深度学习 对话情感识别 方面级情感分析
📋 核心要点
- 现有方法在处理复杂多模态数据时，情感理解的准确性和鲁棒性仍面临挑战，需要更有效的融合策略。
- 该综述从自然语言处理角度出发，系统梳理了多模态情感计算领域四个关键任务的最新研究进展。
- 通过对任务定义、数据集、评估指标和技术方法的全面分析，为研究人员提供了深入的参考和未来研究方向。
📝 摘要（中文）
多模态情感计算(MAC)在分析人类行为和意图方面具有广泛的应用，尤其是在以文本为主导的多模态情感计算领域，受到了越来越多的关注。本综述从NLP的角度，通过四个热门任务：多模态情感分析、对话中的多模态情感识别、多模态方面级情感分析和多模态多标签情感识别，展示了多模态情感计算的最新趋势。本综述旨在探索多模态情感研究的现状，识别发展趋势，并突出各种任务之间的异同，从而全面报告多模态情感计算的最新进展。本综述涵盖了任务的形式化定义，概述了相关工作，描述了基准数据集，并详细介绍了每个任务的评估指标。此外，还简要讨论了涉及面部表情、声音信号、生理信号和情感原因的多模态情感计算研究。此外，我们还讨论了多模态情感计算中的技术方法、挑战和未来方向。为了支持进一步的研究，我们发布了一个存储库，汇编了多模态情感计算中的相关工作，为社区提供了详细的资源和参考。
🔬 方法详解
问题定义：多模态情感计算旨在利用多种模态的信息（如文本、语音、图像等）来理解和识别人类的情感状态。现有方法在处理不同模态之间的复杂关系、模态缺失以及噪声数据等方面存在挑战，导致情感识别的准确性和鲁棒性有待提高。特别是在对话场景中，情感表达更加微妙和上下文相关，使得情感识别更加困难。
核心思路：该综述的核心思路是从自然语言处理（NLP）的角度，对多模态情感计算领域的研究进行系统性的梳理和分析。通过聚焦于四个热门任务（多模态情感分析、对话中的多模态情感识别、多模态方面级情感分析和多模态多标签情感识别），深入探讨了各种方法的优缺点，并指出了未来的发展方向。这种以NLP为中心的视角有助于更好地理解文本模态在多模态情感计算中的作用，并促进更有效的模态融合。
技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个方面：首先，对每个任务进行形式化定义，明确任务的目标和输入输出。其次，概述了每个任务的相关工作，包括经典方法和最新进展。然后，介绍了常用的基准数据集，并详细描述了评估指标。最后，讨论了各种技术方法，包括模态融合策略、注意力机制、图神经网络等。此外，还简要讨论了涉及面部表情、声音信号、生理信号和情感原因的多模态情感计算研究。
关键创新：该综述的关键创新在于其以NLP为中心的视角，以及对多模态情感计算领域四个热门任务的系统性梳理和分析。通过对各种方法的优缺点进行深入探讨，并指出未来的发展方向，为研究人员提供了有价值的参考。此外，该综述还发布了一个存储库，汇编了多模态情感计算中的相关工作，为社区提供了详细的资源和参考。
关键设计：该综述的关键设计在于其结构化的组织方式，以及对每个任务的详细描述。对于每个任务，综述都首先进行形式化定义，然后概述相关工作，介绍基准数据集和评估指标，最后讨论技术方法。这种结构化的组织方式使得读者可以快速了解每个任务的背景、现状和未来发展方向。此外，综述还对各种技术方法进行了详细的描述，包括模态融合策略、注意力机制、图神经网络等，为读者提供了深入的了解。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面梳理了多模态情感计算领域四个关键任务的最新研究进展，并发布了一个包含相关工作的存储库，为研究人员提供了宝贵的资源。通过对各种方法的优缺点进行深入探讨，并指出未来的发展方向，为该领域的研究提供了重要的指导。
🎯 应用场景
多模态情感计算在人机交互、智能客服、在线教育、心理健康监测等领域具有广泛的应用前景。通过准确识别用户的情感状态，可以改善用户体验，提高服务质量，并为个性化推荐和情感支持提供依据。未来，随着技术的不断发展，多模态情感计算将在更多领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Multimodal affective computing (MAC) has garnered increasing attention due to its broad applications in analyzing human behaviors and intentions, especially in text-dominated multimodal affective computing field. This survey presents the recent trends of multimodal affective computing from NLP perspective through four hot tasks: multimodal sentiment analysis, multimodal emotion recognition in conversation, multimodal aspect-based sentiment analysis and multimodal multi-label emotion recognition. The goal of this survey is to explore the current landscape of multimodal affective research, identify development trends, and highlight the similarities and differences across various tasks, offering a comprehensive report on the recent progress in multimodal affective computing from an NLP perspective. This survey covers the formalization of tasks, provides an overview of relevant works, describes benchmark datasets, and details the evaluation metrics for each task. Additionally, it briefly discusses research in multimodal affective computing involving facial expressions, acoustic signals, physiological signals, and emotion causes. Additionally, we discuss the technical approaches, challenges, and future directions in multimodal affective computing. To support further research, we released a repository that compiles related works in multimodal affective computing, providing detailed resources and references for the community.