Cross-modal Context Fusion and Adaptive Graph Convolutional Network for Multimodal Conversational Emotion Recognition
作者: Junwei Feng, Xueyan Fan
分类: cs.CL
发布日期: 2025-01-25
💡 一句话要点
提出跨模态上下文融合与自适应图卷积网络用于多模态对话情感识别
🎯 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 跨模态融合 图卷积网络 对话情感识别 上下文建模
📋 核心要点
- 现有方法忽略了多模态情感识别中不同模态间的相互干扰，以及对话中说话者间的定向关系。
- 论文提出跨模态上下文融合模块和自适应图卷积编码模块，以减少模态干扰并提取说话者依赖。
- 实验结果表明，该模型在公开数据集上超越了现有方法，实现了更高的情感识别精度。
📝 摘要（中文）
情感识别在人机交互、市场营销、医疗保健等领域有着广泛的应用。近年来，深度学习技术的发展为情感识别提供了新的方法。此前，已经提出了许多情感识别方法，包括多模态情感识别方法，但这些方法忽略了不同输入模态之间的相互干扰，并且很少关注说话者之间的定向对话。因此，本文提出了一种新的多模态情感识别方法，包括跨模态上下文融合模块、自适应图卷积编码模块和情感分类模块。跨模态上下文模块包括跨模态对齐模块和上下文融合模块，用于减少不同输入模态之间相互干扰引入的噪声。自适应图卷积模块构建对话关系图，用于提取说话者之间的依赖关系和自依赖关系。我们的模型在公开的基准数据集上超越了一些最先进的方法，并实现了较高的识别精度。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态对话情感识别问题。现有方法的痛点在于，忽略了不同模态之间的相互干扰（噪声），以及对话中说话者之间的定向依赖关系，导致情感识别的准确率受限。
核心思路：论文的核心思路是，首先通过跨模态上下文融合模块来减少模态间的噪声干扰，然后利用自适应图卷积网络来建模对话中说话者之间的依赖关系，从而更准确地捕捉情感信息。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 跨模态上下文融合模块：包含跨模态对齐模块和上下文融合模块，用于减少模态间的噪声。2) 自适应图卷积编码模块：构建对话关系图，提取说话者之间的依赖关系和自依赖关系。3) 情感分类模块：基于前两个模块提取的特征进行情感分类。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了跨模态上下文融合模块，能够有效地减少不同模态之间的噪声干扰，提升特征的纯净度。2) 提出了自适应图卷积编码模块，能够动态地学习和建模对话中说话者之间的依赖关系，捕捉更丰富的情感上下文信息。
关键设计：关于跨模态对齐模块和上下文融合模块的具体实现细节（例如，采用何种对齐算法、融合策略等）以及自适应图卷积网络的具体结构（例如，图的构建方式、卷积核的设计等）在摘要中没有详细说明，属于未知信息。损失函数和参数设置也属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该模型在公开基准数据集上取得了优于现有技术水平的性能，表明了其在多模态对话情感识别方面的有效性。具体的性能数据、对比基线以及提升幅度在摘要中没有给出，属于未知信息。但“超越了一些最先进的方法”表明该模型具有一定的竞争力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人机交互、智能客服、在线教育、心理健康咨询等领域。通过准确识别用户的情感状态，系统可以提供更个性化、更贴心的服务，提升用户体验。未来，该技术有望应用于情感机器人、智能助手等领域，实现更自然、更流畅的人机交互。
📄 摘要（原文）
Emotion recognition has a wide range of applications in human-computer interaction, marketing, healthcare, and other fields. In recent years, the development of deep learning technology has provided new methods for emotion recognition. Prior to this, many emotion recognition methods have been proposed, including multimodal emotion recognition methods, but these methods ignore the mutual interference between different input modalities and pay little attention to the directional dialogue between speakers. Therefore, this article proposes a new multimodal emotion recognition method, including a cross modal context fusion module, an adaptive graph convolutional encoding module, and an emotion classification module. The cross modal context module includes a cross modal alignment module and a context fusion module, which are used to reduce the noise introduced by mutual interference between different input modalities. The adaptive graph convolution module constructs a dialogue relationship graph for extracting dependencies and self dependencies between speakers. Our model has surpassed some state-of-the-art methods on publicly available benchmark datasets and achieved high recognition accuracy.