TAILOR：多模态情感识别新方法，精细化标签相关表示

"无" 在情感识别领域，多模态学习是一种重要的研究方向，尤其是在多标签情感识别任务中，即TAILOR方法所关注的焦点。多模态学习涉及到整合视觉、音频和文本等多种输入源的信息，以捕捉人类情感的复杂性和多样性。传统的多模态情感识别方法通常将不同模态的信息投影到一个共享的低维空间，形成单一的表示，这种方法虽然简化了问题，但可能忽略了每个模态的独特性和丰富语义。 TAILOR，即“多标签情感识别的多模态学习”，针对这一问题，提出了一种新的策略。它强调了对每个标签进行精细化的多模态表示学习，以捕捉不同模态之间的共性和独特性。为此，TAILOR设计了一个对手-共同的多模态交互模块，这个模块能够深入挖掘不同模态间的共同特征，同时增强每个模态的特性表达，确保多样性的保留。 此外，考虑到标签与模态之间可能存在依赖关系，TAILOR采用了类似BERT的交叉模态编码器。这个编码器逐层融合私有模态（特定于单个模态的特征）和公共模态（多个模态共享的特征），以粒度递减的方式进行信息融合。同时，引入了标签引导的解码器，该解码器能够根据标签的语义信息自适应地生成定制化的表示，这进一步强化了对每个情感标签的理解和识别。 在实验部分，TAILOR在CMU-MOSEI这一多模态情感识别基准数据集上进行了对齐和未对齐设置的测试，结果表明，TAILOR相比于现有的先进方法具有显著的性能优势。这验证了其在处理多模态情感识别任务中的有效性。研究人员提供了代码开源，以促进进一步的研究和应用。 TAILOR为多模态多标签情感识别提供了一个全新的视角，通过精细的多模态表示学习和标签引导的解码策略，有效地利用了不同模态和情感标签之间的关联，提升了情感识别的准确性和深度。这对于理解复杂情境下的人类情感表达，特别是在视频分析、人机交互和社交网络分析等领域，具有重要的理论价值和实践意义。