Multimodal Sentiment Analysis on CMU-MOSEI Dataset using Transformer-based Models

📄 arXiv: 2505.06110v2 📥 PDF

作者: Jugal Gajjar, Kaustik Ranaware

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-09 (更新: 2025-07-15)

备注: 6 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出基于Transformer的早期融合模型，用于CMU-MOSEI数据集上的多模态情感分析。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态情感分析 Transformer模型 早期融合 CMU-MOSEI数据集 BERT 跨模态交互 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效融合多模态信息，无法充分捕捉跨模态情感交互。
  2. 采用基于Transformer的早期融合模型，将文本、音频和视觉模态的特征进行有效整合。
  3. 实验结果表明，该模型在CMU-MOSEI数据集上取得了显著的性能提升，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本项目利用CMU-MOSEI数据集，采用基于Transformer的模型进行多模态情感分析，通过早期融合策略整合文本、音频和视觉模态。模型使用基于BERT的编码器提取各模态的嵌入表示，并在分类前进行拼接。实验结果表明，该模型表现出色，在测试集上实现了97.87%的7分类准确率和0.9682的F1分数，验证了早期融合在捕捉跨模态交互方面的有效性。训练过程采用Adam优化器（lr=1e-4）、dropout（0.3）和早停策略，以确保泛化能力和鲁棒性。结果突出了Transformer架构在多模态情感建模方面的优越性，较低的MAE（0.1060）表明情感强度预测的精确性。未来的工作可以比较不同的融合策略或增强模型的可解释性。该方法通过有效结合语言、声学和视觉线索进行情感分析，实现了多模态学习。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态情感分析问题，即如何有效地融合文本、音频和视觉信息来准确预测情感。现有方法在捕捉不同模态之间的复杂交互方面存在不足，导致情感分析的准确性受限。

核心思路：论文的核心思路是利用Transformer架构强大的特征提取能力，以及早期融合策略来充分捕捉跨模态信息之间的关联。通过将不同模态的特征在早期阶段进行融合，模型可以更好地学习到模态间的互补信息，从而提高情感分析的准确性。

技术框架：整体框架包括三个主要模块：文本编码器、音频编码器和视觉编码器。每个模态都使用基于BERT的编码器提取特征。然后，将提取的特征进行拼接（早期融合）。最后，将融合后的特征输入到分类器中进行情感预测。训练过程使用Adam优化器，并采用dropout和早停策略来防止过拟合。

关键创新：该方法最重要的创新点在于采用了基于Transformer的早期融合模型，能够有效地捕捉跨模态交互。与传统的单模态方法或后期融合方法相比，早期融合能够更好地利用不同模态之间的互补信息，从而提高情感分析的准确性。

关键设计：论文采用了基于BERT的编码器作为特征提取器，并使用Adam优化器（lr=1e-4）进行训练。Dropout设置为0.3，以防止过拟合。此外，还采用了早停策略来选择最佳模型。损失函数未知，但推测为交叉熵损失函数，用于多分类情感预测任务。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，该模型在CMU-MOSEI数据集上取得了显著的性能提升，7分类准确率达到97.87%，F1分数达到0.9682，MAE为0.1060。这些结果表明，基于Transformer的早期融合模型能够有效地捕捉跨模态信息，从而提高情感分析的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于情感分析相关的多个领域，如舆情监控、智能客服、人机交互等。通过准确识别用户的情感倾向，可以为企业提供决策支持，改善用户体验，并促进人机之间的有效沟通。未来，该技术还可应用于心理健康评估和辅助诊断等领域。

📄 摘要（原文）

This project performs multimodal sentiment analysis using the CMU-MOSEI dataset, using transformer-based models with early fusion to integrate text, audio, and visual modalities. We employ BERT-based encoders for each modality, extracting embeddings that are concatenated before classification. The model achieves strong performance, with 97.87% 7-class accuracy and a 0.9682 F1-score on the test set, demonstrating the effectiveness of early fusion in capturing cross-modal interactions. The training utilized Adam optimization (lr=1e-4), dropout (0.3), and early stopping to ensure generalization and robustness. Results highlight the superiority of transformer architectures in modeling multimodal sentiment, with a low MAE (0.1060) indicating precise sentiment intensity prediction. Future work may compare fusion strategies or enhance interpretability. This approach utilizes multimodal learning by effectively combining linguistic, acoustic, and visual cues for sentiment analysis.