Deep Learning Approaches for Multimodal Intent Recognition: A Survey
作者: Jingwei Zhao, Yuhua Wen, Qifei Li, Minchi Hu, Yingying Zhou, Jingyao Xue, Junyang Wu, Yingming Gao, Zhengqi Wen, Jianhua Tao, Ya Li
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-07-24
备注: Submitted to ACM Computing Surveys
💡 一句话要点
综述深度学习在多模态意图识别中的应用，分析方法、数据集、挑战与未来方向。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态意图识别 深度学习 Transformer模型 人机交互 模态融合
📋 核心要点
- 现有意图识别方法在处理复杂、多变的人机交互场景时，难以有效融合多模态信息，导致识别精度受限。
- 该综述深入分析了基于深度学习的多模态意图识别方法，着重关注Transformer模型在其中的应用。
- 通过对现有数据集、方法和应用的全面梳理，为研究人员提供了多模态意图识别领域未来研究方向的参考。
📝 摘要（中文）
意图识别旨在识别用户的潜在意图，传统上侧重于自然语言处理中的文本。随着对自然人机交互需求的增长，该领域通过深度学习和多模态方法不断发展，整合了来自音频、视觉和生理信号的数据。最近，基于Transformer模型的引入在该领域取得了显著突破。本文综述了用于意图识别的深度学习方法，涵盖了从单模态到多模态技术的转变、相关数据集、方法论、应用以及当前挑战。它为研究人员提供了对多模态意图识别（MIR）最新进展的见解以及未来研究的方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态意图识别问题，即如何有效地融合来自文本、语音、视觉等多种模态的信息，准确识别用户的意图。现有方法在处理模态间的异构性、噪声以及长程依赖关系方面存在不足，导致识别精度不高，鲁棒性较差。
核心思路：论文的核心思路是对现有的基于深度学习的多模态意图识别方法进行系统性的梳理和分析，特别是关注Transformer模型在其中的应用。通过分析不同方法的优缺点，总结出当前研究的挑战和未来的发展方向。
技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有技术框架进行了分类和总结。主要包括：1) 基于循环神经网络（RNN）的方法；2) 基于卷积神经网络（CNN）的方法；3) 基于注意力机制的方法；4) 基于Transformer模型的方法。每种方法都针对不同的模态融合策略和意图表示方法。
关键创新：该综述的关键创新在于对多模态意图识别领域的深度学习方法进行了全面的总结和分析，并指出了未来研究的潜在方向。它强调了Transformer模型在处理长程依赖关系和模态融合方面的优势，并讨论了如何更好地利用多模态信息来提高意图识别的准确性和鲁棒性。
关键设计：该综述没有涉及具体的技术细节，而是对现有方法的关键设计进行了总结。例如，不同的模态融合策略（如早期融合、晚期融合、中间融合），不同的注意力机制（如自注意力、跨模态注意力），以及不同的损失函数（如交叉熵损失、对比损失）等。这些设计都对意图识别的性能有重要影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述总结了近年来多模态意图识别领域的重要进展，特别强调了Transformer模型在提升识别精度方面的作用。虽然没有提供具体的实验数据，但通过对现有文献的分析，指出了不同方法在不同数据集上的表现差异，为研究人员选择合适的方法提供了参考。
🎯 应用场景
多模态意图识别技术可广泛应用于智能助手、智能家居、自动驾驶、人机交互等领域。通过准确理解用户的意图，系统可以提供更个性化、更智能的服务，提升用户体验。未来，随着技术的不断发展，多模态意图识别将在更多领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Intent recognition aims to identify users' underlying intentions, traditionally focusing on text in natural language processing. With growing demands for natural human-computer interaction, the field has evolved through deep learning and multimodal approaches, incorporating data from audio, vision, and physiological signals. Recently, the introduction of Transformer-based models has led to notable breakthroughs in this domain. This article surveys deep learning methods for intent recognition, covering the shift from unimodal to multimodal techniques, relevant datasets, methodologies, applications, and current challenges. It provides researchers with insights into the latest developments in multimodal intent recognition (MIR) and directions for future research.