论文阅读：Multi-task Learning for Multi-modal Emotion Recognition and Sentiment Analysis

论文标题：Multi-task Learning for Multi-modal Emotion Recognition and Sentiment Analysis
论文链接：//arxiv.org/abs/1905.05812

文章同时使用视觉、语音、和文本（语言）信息进行情感分析，通过增加视觉和语音信号，补足了一些无法通过文本来进行判断的情况，例如下图中，第一句话需要图像才能判断为负面情绪，第二句话同时语音和图像才能判断为负面情绪。

一、模型架构

模型整体思路

  • 1.首先，每一个模态的信息都会通过一个bi-directional GRU ，双向GRU可以有效的表征单一模态内部的相互关系。
  • 2.得到的表征 A V T 需要通过本文提出的CIM 注意力机制去获得俩俩模态之间的互注意力( AV , AT, VT )，通过这个步骤可以获取到对模型分类最重要的信息。
  • 3.将获得的注意力和 单模态特征 A V T进行拼接，得到最终表征。
  • 4.将表征链接最后的分类层，进行分类任务。

CIM注意力机制（ Contextual Inter-modal (CIM) Attention

Framework )
本文主要的特色是提出了CIM注意力方法，来提取模态间的互注意力，筛选出关键的信息，思路如下：

  • 1.通过两个表征矩阵互相乘积得到跨模态信息M1,M2（可以理解为，一个模态中，每一个维度的信息和另外一个模态的所有维度信息做点积操作，可以得到两个模态之间的关系表征，类似于通过外积进行模态融合的bilinear pooling 操作）
  • 2.通过soft-attention得到注意力分布N1,N2，在通过与特征进行乘积得到最终的注意力表征信息O1和O2。 这里的N1[ i , j ] 表示的是第一个模态第 i 个特征 与 第二个模态 第 j 个特征相关性，值越大，说明这个特征跟另外一个特征的交互性越强，也就越重要，所以O1 和 O2 得到的就是对 互注意力 贡献最大的特征的维度信息
  • 3.通过注意力表征O1,O2与特征相乘得到最终的注意力特征A1，A2，这里使用的是乘法过滤机制，用过注意力表征和特征相乘，得到最终的经过过滤的特征。

二、数据集 CMU-MOSEI

全称： CMU Multi-modal Opinion Sentiment and Emotion Intensity (CMU-MOSEI)
总共包含 3,229 个视频片段，总共有23,000个句子，来自于1,000 个 youtueb视频 。
其中Training Set：16216，Validation Set : 1835 Test Set : 4625  
每个样本对应六个标签：anger, disgust, fear, happy, sad and surprise，具体统计如下图Table2 所示

文章中还测试了多标签分类任务，其中关于数据集多标签的统计入下图Table3 所示

三、结果

单模态下，语言模态效果最好，双模态下，语言+视觉 效果最好，总体而言三个模态效果最好，但是不明显。

多标签分类的效果整体上都领先于单标签分类

主要原因是多标签可以捕获更多的信息，来帮助模型进行判断

与已有模型对比也取得了很好的效果

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