面向文本引导增强型Transformer融合的多模态情感分析
廖翔宇，柯显信，刘清华，李国良
（上海大学 机电工程与自动化学院，上海200444）
摘要：多模态情感分析通过融合文本、视频和音频数据，有助于更准确地推断情绪状态，但多模态数据的异质性也带来了挑战。为了解决上述问题，本文提出了一种新颖的模型，即自适应文本引导的多模态门控融合Transformer（ATMGT）。该模型利用基于Transformer的自注意力和交叉注意力机制，实现文本、音频和视觉模态之间的深度交互与融合。随后，采用门控融合机制有效整合音频与视觉特征，缓解信息冗余问题。此外，模型将文本视为局部特征，引导对由音视频数据形成的全局特征进行缩放，从而突出情感关键区域。提出的自监督标签生成模块进一步地增强了特定模态的学习能力，并提升了情感分类的鲁棒性。实验结果表明：所提出模型在CMU-MOSI、CMU-MOSEI和CH-SIMS等多个数据集上，在多个评价指标下均取得了优异性能，优于现有主流方法。最后，通过消融实验验证了各核心模块对整体性能的贡献。
关键词：情感分析，多模态融合，Transformer，注意力机制，自监督学习
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Liao, X., Ke, X., Liu, Q. et al. Text-Guided Enhanced Transformer Fusion for Multimodal Sentiment Analysis. J. Shanghai Jiaotong Univ. (Sci.) (2025). https://doi.org/10.1007/s12204-025-2848-y
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