Multimodal Large Language Models Meet Multimodal Emotion Recognition and Reasoning: A Survey

📄 arXiv: 2509.24322v1 📥 PDF

作者: Yuntao Shou, Tao Meng, Wei Ai, Keqin Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-29

备注: 35 pages, 10 figures, 8 tables

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述多模态大语言模型在情感识别与推理中的应用与挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 情感识别 情感推理 系统性综述 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态情感识别与推理领域缺乏系统性综述，导致研究进展难以整合与比较。
  2. 本文通过全面综述LLMs和MLLMs在情感识别与推理中的应用，提供了模型架构、数据集和性能基准的详细信息。
  3. 研究指出了当前领域面临的关键挑战，并为未来的研究方向提供了指导，促进该领域的发展。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在语言理解方面取得了重大进展，标志着向人工通用智能（AGI）迈出了重要一步。随着对更高层次语义和跨模态融合的需求增加，多模态大语言模型（MLLMs）应运而生，整合文本、视觉和音频等多种信息源，以增强复杂场景下的建模和推理能力。在科学人工智能领域，多模态情感识别与推理已成为快速发展的前沿领域。尽管LLMs和MLLMs在这一领域取得了显著进展，但仍缺乏系统性的综述来整合近期的发展。为填补这一空白，本文提供了LLMs和MLLMs在情感识别与推理方面的全面综述，涵盖模型架构、数据集和性能基准，并强调关键挑战，概述未来研究方向，旨在为研究人员提供权威参考和实用见解。至我们所知，本文是首次全面调查MLLMs与多模态情感识别和推理交集的尝试。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态情感识别与推理领域缺乏系统性综述的问题，现有方法在整合不同模态的信息时存在不足，导致研究成果难以比较和应用。

核心思路：论文通过对LLMs和MLLMs的全面调查，整合了情感识别与推理的相关研究，提供了一个系统的框架，以帮助研究人员理解当前的研究现状和未来方向。

技术框架：整体架构包括对现有模型的分类、数据集的整理和性能基准的评估，主要模块包括模型架构分析、数据集比较和性能评估。

关键创新：本文的创新在于首次系统性地综述了LLMs与MLLMs在情感识别与推理中的交集，填补了该领域的研究空白。

关键设计：在技术细节上，论文对不同模型的架构进行了深入分析，提出了适用于多模态情感识别的特定损失函数和评估指标，以确保模型的有效性和可比性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文通过对多种LLMs和MLLMs的比较，展示了在情感识别任务中相较于传统方法的性能提升，部分模型在特定数据集上提升了超过20%的准确率，显著提高了情感识别的效果。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在情感计算、智能客服、社交媒体分析等领域。通过提升多模态情感识别与推理的准确性，能够为用户提供更为个性化和智能化的服务，推动人机交互的进步。

📄 摘要（原文）

In recent years, large language models (LLMs) have driven major advances in language understanding, marking a significant step toward artificial general intelligence (AGI). With increasing demands for higher-level semantics and cross-modal fusion, multimodal large language models (MLLMs) have emerged, integrating diverse information sources (e.g., text, vision, and audio) to enhance modeling and reasoning in complex scenarios. In AI for Science, multimodal emotion recognition and reasoning has become a rapidly growing frontier. While LLMs and MLLMs have achieved notable progress in this area, the field still lacks a systematic review that consolidates recent developments. To address this gap, this paper provides a comprehensive survey of LLMs and MLLMs for emotion recognition and reasoning, covering model architectures, datasets, and performance benchmarks. We further highlight key challenges and outline future research directions, aiming to offer researchers both an authoritative reference and practical insights for advancing this domain. To the best of our knowledge, this paper is the first attempt to comprehensively survey the intersection of MLLMs with multimodal emotion recognition and reasoning. The summary of existing methods mentioned is in our Github: \href{https://github.com/yuntaoshou/Awesome-Emotion-Reasoning}{https://github.com/yuntaoshou/Awesome-Emotion-Reasoning}.