单词级多模态情感分析

单词级多模态情感分析（Word-Level Multimodal Sentiment Analysis）是一种自然语言处理技术，它专注于理解和评估文本中每个单独词语或短语的情绪或情感倾向。这种分析方法结合了文本（通常是文本数据，如文章、评论或社交媒体帖子）和非文本信息（比如图像、视频、音频或表情符号）来进行情感判断。在多模态设置下，系统会考虑不同模态（如视觉和语言）之间的关联，以更全面地捕捉和解析情感。

在实践中，单词级多模态情感分析可能涉及：

1. 文本特征提取：从文本中识别关键情感词汇并分析其情感极性。
2. 图像或视觉特征提取：通过计算机视觉技术理解图片中的情感线索。
3. 模型融合：将文本和非文本特征输入到机器学习模型中，如深度神经网络，以进行综合的情感预测。
4. 交叉模态交互：探究不同模态之间的相互影响，比如图片中的面部表情如何影响文字的情感解读。

相关问题：
1. 为什么要进行单词级而不是句子或篇章级的情感分析？
2. 多模态情感分析中，如何处理文本和非文本数据之间的不一致性？
3. 哪些应用场景经常使用单词级多模态情感分析？