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题名基于交互图神经网络的方面级多模态情感分析
被引量：5
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作者
李丽
李平
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机构
西南石油大学计算机科学学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第12期3683-3689,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61873218)
西南石油大学创新基地项目(642)。
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文摘
多模态情感表征的关键是有效地从多模态数据中提取和融合特征。尽管,交叉注意力机制的方法能够增强多模态数据的特征融合;但是,交叉注意力仅建立单一模态的全局语义与另一模态局部特征的关联,不足以反映多模态在局部特征上的对齐关系。为了获取多模态间的深度交互信息,提出一种模态交互图神经网络,借助于方面词,将不同模态的语义单元进行连接,形成多模态交互图;然后,利用图注意力网络中的消息传递机制进行特征融合。在两个基准数据集上的实验结果表明,相比于当前先进的注意力模型,模态交互图神经网络在实现局部信息间的特征交互方面更加有效,且具有更小的时间复杂度。
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关键词
方面级多模态情感分析
模态交互图神经网络
图注意力网络
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Keywords
aspect-level multimodal sentiment analysis
modal interaction graph neural network
graph attention network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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