基于模态敏感注意力机制的多模态对话模型及应用
Multimodal dialogue system (model) and applications based on modality-sensitive attention mechanism
1. 武汉学院 信息工程学院, 湖北省 武汉 430030
2. 北京邮电大学 网络空间安全学院, 北京 100000
3. 北京邮电大学 信息与通信工程学院, 北京 100000
4. 武汉大学 电子信息学院, 武汉 430030
摘要
多模态对话系统采用transformer、交叉注意力机制和预训练模型等方式融合不同粒度的文本、语音和视频模态，提取出跨模态特征。然而现有的研究忽略了不同模态特征对分类任务的敏感差异性，造成过度融合及带来的信息冗余。针对多模态融合的顺序特征对分类结果的影响，提出了基于模态敏感注意力机制的多模态对话模型MDM-MSAM(Multimodal Dialogue Model Based on Modality-Sensitive Attention Mechanism)。模型分为主从模态筛选、双模态跨模态融合和三模态跨模态融合三个部分，通过确定主从模态并提取跨双模态特征，与三模态融合特征再融合，形成模态敏感的层次化跨多模态特征。在MintRec和CMU-MOSI数据集上的分类准确率分别比目前性能最好的模型提升了3.15%和3.5%。MDM-MSAM模型部署应用在流程引擎式的多轮对话系统中，取得了良好的应用效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(42374013)
北京市自然科学基金资助项目(L234080)
武汉学院科研基金年度计划项目(JJA202304)
中国高校产学研创新基金一腾讯科技创新教育专项(2022TX007)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.02.0043
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第9期
发布历史
[2025-05-21] 优先出版
引用本文
杜维, 朱晓瑛, 许方敏, 等. 基于模态敏感注意力机制的多模态对话模型及应用 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.02.0043. (Du Wei, Zhu Xiaoying, Xu Fangmin, et al. Multimodal dialogue system (model) and applications based on modality-sensitive attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.02.0043. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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