Rethinking Multimodal Sentiment Analysis: A High-Accuracy, Simplified Fusion Architecture

📄 arXiv: 2505.04642v1 📥 PDF

作者: Nischal Mandal, Yang Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-05

💡 一句话要点

提出轻量级融合架构以提升多模态情感分析准确性

🎯 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 深度学习 轻量级模型 特征融合 情感计算

📋 核心要点

  1. 现有多模态情感分析方法通常依赖复杂的注意力机制，导致计算开销大且难以部署。
  2. 本文提出了一种轻量级的深度学习模型，通过简单的特征拼接和密集融合层实现高效的情感分类。
  3. 在IEMOCAP数据集上，模型在六个情感类别中达到了92%的分类准确率，展示了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析是情感计算中的关键任务，旨在通过整合语言、音频和视觉信号来理解人类情感。尽管许多近期方法采用复杂的注意力机制和层次架构，本文提出了一种轻量且有效的基于融合的深度学习模型，专门用于话语级情感分类。利用包含对齐文本、音频派生数值特征和视觉描述符的基准IEMOCAP数据集，设计了使用全连接层和dropout正则化的特定模态编码器。然后通过简单的拼接方式融合模态特征，并通过密集融合层捕捉跨模态交互。该架构避免了计算开销，同时保持了性能，在六个情感类别中实现了92%的分类准确率。我们的研究表明，经过精心的特征工程和模块化设计，简单的融合策略可以在资源受限的环境中超越或匹配更复杂的模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态情感分析中的计算复杂性问题，现有方法往往依赖复杂的架构和机制，导致在资源受限环境中的应用受限。

核心思路：提出了一种轻量级的融合模型，通过模态特定编码器和简单的特征拼接，降低计算开销，同时保持情感分类的准确性。

技术框架：整体架构包括模态特定编码器、特征拼接模块和密集融合层。模态特定编码器使用全连接层提取特征，随后通过拼接融合不同模态的信息。

关键创新：最重要的创新在于采用简单的拼接策略来融合模态特征，避免了复杂的注意力机制，同时在准确性上与复杂模型相当。

关键设计：模型使用全连接层进行特征提取，并通过dropout正则化防止过拟合。融合过程采用简单的拼接方式，最后通过密集层捕捉跨模态交互。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的模型在IEMOCAP数据集上实现了92%的分类准确率，优于许多复杂模型，证明了其在资源受限环境中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究在情感计算、社交媒体分析和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。轻量级的模型设计使其适合在移动设备和边缘计算环境中部署，能够实时分析用户情感，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Multimodal sentiment analysis, a pivotal task in affective computing, seeks to understand human emotions by integrating cues from language, audio, and visual signals. While many recent approaches leverage complex attention mechanisms and hierarchical architectures, we propose a lightweight, yet effective fusion-based deep learning model tailored for utterance-level emotion classification. Using the benchmark IEMOCAP dataset, which includes aligned text, audio-derived numeric features, and visual descriptors, we design a modality-specific encoder using fully connected layers followed by dropout regularization. The modality-specific representations are then fused using simple concatenation and passed through a dense fusion layer to capture cross-modal interactions. This streamlined architecture avoids computational overhead while preserving performance, achieving a classification accuracy of 92% across six emotion categories. Our approach demonstrates that with careful feature engineering and modular design, simpler fusion strategies can outperform or match more complex models, particularly in resource-constrained environments.