基于多模态数据融合的负面情绪识别方法
时间: 2023-09-21 19:10:06 浏览: 103
基于多模态数据融合的负面情绪识别方法主要通过联合考虑多种模态的信息来提高情绪识别的可靠性和稳健性。在多模态学习中,不同模态之间的信息被融合,以学习不同模态信息之间的关联。
然而,目前存在的基于深度学习的多模态情感识别方法通常需要大量的标记数据进行训练。由于情绪标签的生成困难和不一致性,实际应用中缺乏足够的标记数据。因此,设计有效的无监督/弱监督学习和少/零次学习算法可以提供潜在的解决方案。另外,对于多源域的情况,多模态领域自适应和域泛化方法可以缓解域间差异的影响。
综上所述,基于多模态数据融合的负面情绪识别方法需要考虑多种模态的信息融合,并且可以利用无监督/弱监督学习和少/零次学习来处理缺乏标记数据的情况。此外,多模态领域自适应和域泛化方法可以帮助解决多源域情况下的域间差异问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [多模态情感识别数据集和模型(下载地址+最新综述2021.8)](https://blog.csdn.net/qq_44722174/article/details/120032522)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [AAAI'22 | 预训练中的多模态信息融合与表征探究](https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/123516419)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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