DyFuLM: An Advanced Multimodal Framework for Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2512.01410v1 📥 PDF

作者: Ruohan Zhou, Jiachen Yuan, Churui Yang, Wenzheng Huang, Guoyan Zhang, Shiyao Wei, Jiazhen Hu, Ning Xin, Md Maruf Hasan

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-01

备注: 8 pages, 6 figures, preprint. Under review for a suitable AI conference

💡 一句话要点

提出DyFuLM，用于提升多模态情感分析中细粒度情感捕捉与表示能力

🎯 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: 情感分析 多模态融合 动态融合 特征聚合 深度学习 自然语言处理 情感计算

📋 核心要点

  1. 现有情感分析方法难以充分捕捉复杂文本表达中的细粒度情感信息，导致情感理解精度受限。
  2. DyFuLM通过分层动态融合模块自适应整合多层次特征，并利用门控特征聚合模块平衡跨层信息流。
  3. 实验结果表明，DyFuLM在粗粒度和细粒度情感分析任务上均取得了显著提升，并降低了回归误差。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种动态融合学习模型（DyFuLM），用于解决情感计算中复杂文本表达的情感理解难题。DyFuLM是一个多模态框架，旨在捕捉分层语义表示和细粒度的情感细微差别。该模型引入了两个关键模块：自适应地整合多层次特征的分层动态融合模块，以及调节跨层信息流以实现平衡表示学习的门控特征聚合模块。在多任务情感数据集上的综合实验表明，DyFuLM实现了82.64%的粗粒度准确率和68.48%的细粒度准确率，获得了最低的回归误差（MAE = 0.0674，MSE = 0.0082）和最高的R^2决定系数（R^2= 0.6903）。消融研究验证了DyFuLM中每个模块的有效性。移除所有模块后，粗粒度和细粒度任务的准确率分别下降0.91%和0.68%。仅保留门控融合模块会导致0.75%和0.55%的下降，而移除动态损失机制会导致粗粒度和细粒度情感分类分别下降0.78%和0.26%。这些结果表明，每个模块都对特征交互和任务平衡做出了重大贡献。总体而言，实验结果进一步验证了DyFuLM通过有效的分层特征融合增强了情感表示和整体性能。

🔬 方法详解

问题定义：情感分析旨在理解文本中表达的情感倾向。现有方法在处理复杂文本时，难以有效捕捉细粒度的情感信息和语义关联，导致情感识别的准确率不高。尤其是在多模态情感分析中，如何有效地融合不同模态的信息，并提取关键的情感特征，仍然是一个挑战。

核心思路：DyFuLM的核心思路是通过动态融合不同层次的特征表示，并利用门控机制来控制信息的流动，从而实现更准确的情感理解。该模型旨在解决现有方法在特征融合和信息平衡方面的不足，通过自适应地学习不同特征的重要性，并抑制噪声信息的干扰，从而提升情感分析的性能。

技术框架：DyFuLM的整体架构包含以下几个主要模块：1) 文本特征提取模块（具体实现未知）；2) 分层动态融合模块，用于自适应地整合多层次特征；3) 门控特征聚合模块，用于调节跨层信息流；4) 情感分类/回归模块（具体实现未知）。整个流程首先提取文本特征，然后通过分层动态融合和门控特征聚合来增强情感表示，最后进行情感分类或回归。

关键创新：DyFuLM的关键创新在于其分层动态融合模块和门控特征聚合模块。分层动态融合模块能够自适应地学习不同层次特征的重要性，从而更好地整合多层次信息。门控特征聚合模块能够控制跨层信息流，避免信息冗余和噪声干扰，从而实现更平衡的特征表示。

关键设计：关于分层动态融合模块和门控特征聚合模块的具体实现细节（如具体的网络结构、损失函数等）论文摘要中没有详细描述，属于未知信息。推测可能使用了注意力机制或者其他自适应权重学习方法来实现动态融合，并使用门控循环单元（GRU）或长短期记忆网络（LSTM）等结构来实现门控特征聚合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DyFuLM在多任务情感数据集上取得了显著的性能提升，粗粒度准确率达到82.64%，细粒度准确率达到68.48%，回归误差MAE降至0.0674，MSE降至0.0082，R^2系数达到0.6903。消融实验表明，分层动态融合模块和门控特征聚合模块均对性能提升有重要贡献。

🎯 应用场景

DyFuLM可应用于舆情监控、智能客服、情感营销、心理健康评估等领域。通过准确识别用户的情感倾向，可以帮助企业更好地了解用户需求，提升服务质量，并为心理健康提供辅助支持。未来，该研究可进一步扩展到其他多模态情感分析任务，如视频情感分析、语音情感分析等。

📄 摘要（原文）

Understanding sentiment in complex textual expressions remains a fundamental challenge in affective computing. To address this, we propose a Dynamic Fusion Learning Model (DyFuLM), a multimodal framework designed to capture both hierarchical semantic representations and fine-grained emotional nuances. DyFuLM introduces two key moodules: a Hierarchical Dynamic Fusion module that adaptively integrates multi-level features, and a Gated Feature Aggregation module that regulates cross-layer information ffow to achieve balanced representation learning. Comprehensive experiments on multi-task sentiment datasets demonstrate that DyFuLM achieves 82.64% coarse-grained and 68.48% fine-grained accuracy, yielding the lowest regression errors (MAE = 0.0674, MSE = 0.0082) and the highest R^2 coefficient of determination (R^2= 0.6903). Furthermore, the ablation study validates the effectiveness of each module in DyFuLM. When all modules are removed, the accuracy drops by 0.91% for coarse-grained and 0.68% for fine-grained tasks. Keeping only the gated fusion module causes decreases of 0.75% and 0.55%, while removing the dynamic loss mechanism results in drops of 0.78% and 0.26% for coarse-grained and fine-grained sentiment classification, respectively. These results demonstrate that each module contributes significantly to feature interaction and task balance. Overall, the experimental findings further validate that DyFuLM enhances sentiment representation and overall performance through effective hierarchical feature fusion.