基于专家模型驱动多信息域协同的多模态情感分析
Expert-driven multi-information domain collaborative multimodal sentiment analysis
广东工业大学 a. 自动化学院; b. 计算机学院, 广州 510006
摘要
针对多模态情感分析中存在的模态异构关联捕获不足与共享—私有空间协同建模不充分等问题，提出一种基于专家模型驱动多信息域协同的情感分析框架。利用稀疏专家模型(MoE)提炼模态间共享表征并输出动态锐度，以调控双阶段锐度协同注意力的融合；设计互补语义注入门控(SCG)，将MoE共享向量的正交成分以置信度门控方式注入注意力输出，实现对私有表征的缺口补齐与冗余抑制。在CMU-MOSI与CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明，该方法在情感分类与强度回归任务中均优于现有主流模型，有效提升了情感识别的精度与鲁棒性，验证了框架在建模跨模态互补与多信息域协同关系方面的有效性。
基金项目
国家自然科学基金重点项目(62237001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0435
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第6期
发布历史
[2026-02-26] 优先出版
引用本文
冯广, 林忆宝, 刘馨婷, 等. 基于专家模型驱动多信息域协同的多模态情感分析 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (6). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0435. (Feng Guang, Lin Yibao, Liu Xinting, et al. Expert-driven multi-information domain collaborative multimodal sentiment analysis [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (6). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0435. )
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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