Target-Dependent Multimodal Sentiment Analysis Via Employing Visual-to Emotional-Caption Translation Network using Visual-Caption Pairs

📄 arXiv: 2408.10248v1 📥 PDF

作者: Ananya Pandey, Dinesh Kumar Vishwakarma

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-08-05

💡 一句话要点

提出VECTN模型，通过视觉到情感字幕翻译增强目标依赖的多模态情感分析。

🎯 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 目标依赖情感分析 视觉情感 面部表情识别 情感字幕生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态情感分析中，对视觉模态的情感线索（特别是面部表情）的利用不足。
  2. 提出VECTN模型，通过视觉到情感字幕的翻译，显式地提取和融合视觉情感线索与文本目标。
  3. 在Twitter-2015和Twitter-2017数据集上，VECTN模型在准确率和宏F1指标上均取得了显著提升。

📝 摘要（中文）

本研究旨在利用目标依赖的多模态情感分析（TDMSA）来识别多模态帖子（包含视觉-字幕对）中每个目标（方面）的情感级别。尽管多模态情感识别取得了进展，但视觉模态的情感线索，特别是面部表情，缺乏明确的结合。面临的挑战是如何有效地获取视觉和情感线索，并将其与文本内容同步。为此，本研究提出了一种名为视觉到情感字幕翻译网络（VECTN）的新方法。该策略的主要目标是通过分析面部表情来有效地获取视觉情感线索，并将获得的情感线索与字幕模式的目标属性对齐和融合。实验结果表明，该方法在两个公开的多模态Twitter数据集（Twitter-2015和Twitter-2017）上取得了突破性的成果。在Twitter-15数据集上，该模型实现了81.23%的准确率和80.61%的宏F1值，在Twitter-17数据集上分别实现了77.42%和75.19%。性能的提升表明，该模型在利用面部表情收集多模态数据中目标级别的情感方面优于其他模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决目标依赖的多模态情感分析问题，即如何准确判断包含图像和文本的帖子中，针对特定目标的情感倾向。现有方法的痛点在于，对图像中蕴含的情感信息（特别是面部表情）的利用不足，导致情感判断不够准确。

核心思路：论文的核心思路是通过一个视觉到情感字幕的翻译网络（VECTN），将图像中的面部表情转化为情感描述，然后将这些情感描述与文本信息融合，从而更准确地判断目标情感。这样设计的目的是为了显式地利用图像中的情感信息，弥补现有方法的不足。

技术框架：VECTN模型包含以下主要模块：1) 面部表情识别模块，用于提取图像中的面部特征；2) 情感字幕生成模块，将面部特征翻译成情感描述；3) 目标情感融合模块，将情感描述与文本信息融合，预测目标情感。整体流程是：输入图像和文本，首先提取面部特征并生成情感字幕，然后将情感字幕与文本信息融合，最后输出目标情感的预测结果。

关键创新：最重要的技术创新点在于视觉到情感字幕的翻译网络。该网络能够将图像中的面部表情转化为可理解的情感描述，从而显式地利用图像中的情感信息。与现有方法相比，VECTN模型能够更有效地利用图像中的情感信息，提高情感分析的准确性。

关键设计：论文中可能包含以下关键设计：1) 面部表情识别模块可能采用预训练的卷积神经网络；2) 情感字幕生成模块可能采用循环神经网络或Transformer模型；3) 目标情感融合模块可能采用注意力机制或门控机制；4) 损失函数可能包含情感分类损失和情感字幕生成损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，VECTN模型在Twitter-2015数据集上达到了81.23%的准确率和80.61%的宏F1值，在Twitter-2017数据集上分别达到了77.42%和75.19%。相较于现有方法，VECTN模型在两个数据集上均取得了显著的性能提升，证明了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体情感监控、舆情分析、智能客服等领域。通过分析用户发布的多模态内容，可以了解用户对特定产品或事件的情感倾向，为企业决策提供参考。此外，该技术还可以用于智能客服系统中，识别用户的情绪状态，从而提供更个性化的服务。

📄 摘要（原文）

The natural language processing and multimedia field has seen a notable surge in interest in multimodal sentiment recognition. Hence, this study aims to employ Target-Dependent Multimodal Sentiment Analysis (TDMSA) to identify the level of sentiment associated with every target (aspect) stated within a multimodal post consisting of a visual-caption pair. Despite the recent advancements in multimodal sentiment recognition, there has been a lack of explicit incorporation of emotional clues from the visual modality, specifically those pertaining to facial expressions. The challenge at hand is to proficiently obtain visual and emotional clues and subsequently synchronise them with the textual content. In light of this fact, this study presents a novel approach called the Visual-to-Emotional-Caption Translation Network (VECTN) technique. The primary objective of this strategy is to effectively acquire visual sentiment clues by analysing facial expressions. Additionally, it effectively aligns and blends the obtained emotional clues with the target attribute of the caption mode. The experimental findings demonstrate that our methodology is capable of producing ground-breaking outcomes when applied to two publicly accessible multimodal Twitter datasets, namely, Twitter-2015 and Twitter-2017. The experimental results show that the suggested model achieves an accuracy of 81.23% and a macro-F1 of 80.61% on the Twitter-15 dataset, while 77.42% and 75.19% on the Twitter-17 dataset, respectively. The observed improvement in performance reveals that our model is better than others when it comes to collecting target-level sentiment in multimodal data using the expressions of the face.