GateMABSA: Aspect-Image Gated Fusion for Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2509.25037v1 📥 PDF

作者: Adamu Lawan, Haruna Yunusa

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-29

备注: 6 pages, 2 tables

💡 一句话要点

提出GateMABSA模型，通过门控多模态融合解决多模态情感分析中噪声过滤和跨模态对齐问题。

🎯 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 方面情感分析 门控机制 多模态融合 mLSTM 句法分析 语义相关性

📋 核心要点

  1. 现有的多模态情感分析模型难以有效过滤噪声视觉信号，并且在跨模态中对齐方面词和情感内容方面存在困难。
  2. GateMABSA的核心思想是利用门控机制，通过句法、语义和融合感知的mLSTM，选择性地融合多模态信息，从而提高情感分析的准确性。
  3. 在Twitter数据集上的实验结果表明，GateMABSA模型在多模态情感分析任务中优于多个基线模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的门控多模态架构GateMABSA，用于解决多模态情感分析（MABSA）中存在的噪声视觉信号过滤和跨模态情感内容对齐问题。GateMABSA集成了句法、语义和融合感知的mLSTM。具体来说，GateMABSA引入了三个专门的mLSTM：Syn-mLSTM用于整合句法结构，Sem-mLSTM用于强调方面词与语义的相关性，Fuse-mLSTM用于执行选择性的多模态融合。在两个Twitter基准数据集上的大量实验表明，GateMABSA优于多个基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：多模态情感分析（MABSA）旨在结合文本和图像信息来分析用户生成内容的情感倾向。然而，现有MABSA模型在处理噪声视觉信号和有效对齐方面词与跨模态的情感表达方面存在不足，导致情感分析的准确性降低。现有方法难以区分图像中与方面词相关和无关的信息，也难以捕捉文本和图像之间细粒度的情感关联。

核心思路：GateMABSA的核心思路是利用门控机制来选择性地融合多模态信息。通过引入句法、语义和融合感知的mLSTM，模型能够更好地理解文本的句法结构，捕捉方面词与语义的相关性，并过滤掉噪声视觉信号，从而提高情感分析的准确性。这种选择性融合的思想能够使模型更加关注与方面词相关的情感信息，减少无关信息的干扰。

技术框架：GateMABSA的整体架构包含三个主要的mLSTM模块：Syn-mLSTM、Sem-mLSTM和Fuse-mLSTM。首先，Syn-mLSTM用于整合文本的句法结构信息，帮助模型更好地理解文本的语义。其次，Sem-mLSTM用于强调方面词与语义的相关性，从而使模型更加关注与方面词相关的情感信息。最后，Fuse-mLSTM用于执行选择性的多模态融合，将文本和图像信息进行有效地整合。

关键创新：GateMABSA的关键创新在于其门控多模态融合机制。与现有方法不同，GateMABSA不是简单地将文本和图像信息进行拼接或加权融合，而是通过门控机制来选择性地融合多模态信息。这种门控机制能够使模型更加关注与方面词相关的情感信息，减少无关信息的干扰，从而提高情感分析的准确性。此外，三个专门设计的mLSTM模块也分别从句法、语义和融合三个方面提升了模型的性能。

关键设计：GateMABSA的关键设计包括：1) Syn-mLSTM的句法结构整合方式，具体如何将句法信息融入到mLSTM中；2) Sem-mLSTM如何计算方面词与语义的相关性，例如使用注意力机制；3) Fuse-mLSTM的门控机制的具体实现方式，例如使用sigmoid函数来控制信息的流动；4) 损失函数的设计，例如使用交叉熵损失函数来优化模型。

📊 实验亮点

GateMABSA在两个Twitter基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明该模型优于多个基线模型。具体的性能提升数据需要在论文中查找，但摘要中明确指出GateMABSA取得了显著的性能提升，验证了其有效性。实验结果表明，GateMABSA能够有效地过滤噪声视觉信号，并更好地对齐方面词与跨模态的情感表达。

🎯 应用场景

GateMABSA模型可应用于社交媒体情感分析、产品评论分析、舆情监控等领域。通过结合文本和图像信息，该模型能够更准确地识别用户的情感倾向，为企业和政府提供有价值的决策支持。未来，该模型还可以扩展到其他多模态任务中，例如视频情感分析和多模态对话系统。

📄 摘要（原文）

Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) has recently advanced into the multimodal domain, where user-generated content often combines text and images. However, existing multimodal ABSA (MABSA) models struggle to filter noisy visual signals, and effectively align aspects with opinion-bearing content across modalities. To address these challenges, we propose GateMABSA, a novel gated multimodal architecture that integrates syntactic, semantic, and fusion-aware mLSTM. Specifically, GateMABSA introduces three specialized mLSTMs: Syn-mLSTM to incorporate syntactic structure, Sem-mLSTM to emphasize aspect--semantic relevance, and Fuse-mLSTM to perform selective multimodal fusion. Extensive experiments on two benchmark Twitter datasets demonstrate that GateMABSA outperforms several baselines.