Multi-modal Multi-label Emotion Detection with Modality and Label
Dependence

多模态多标签情感分析

论文引用地址:https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.291
EMNLP 2020

概要

提出了一种多模态seq2set(MMS2S)方法,同时对模态和标签依赖进行建模

步骤

  1. 采用了三种基于Transfomer的单模态编码器来捕捉文本、视觉和声学模式的单模态特性
  2. 给定的情感表示处理来自情感解码器内部编码器的三个模态内序列,并利用Multi-head soft modality attention控制不同模式对每个潜在情感预测的不同贡献
  3. 通过最大化顶级K序列的概率来训练模型,并通过找到最有可能的情绪标签集来预测所有潜在的情绪标签

数据预处理

  1. GloVe单词嵌入用于表示来自手工转录本的单词。 然后,我们得到文本序列
  2. Facet1用于提取一组视觉特征,包括面部动作单元、面部地标、头部姿势、凝视跟踪和HOG特征
  3. COVAREP提取声学特征,包括12个Mel频率倒谱系数(MFCCs)、音调、浊音/无音分割特征(Drugman和Alwan,2011年)、声门源参数(Drugman等人,2012年)、峰值斜率参数和最大色散商数(Kane和Gobl,2013年)。 然后,得到了具有维数的声序列

MMS2S


利用三个序列上的多头模态注意来控制不同模态信息在特征矩阵的每个步骤中的不同贡献

算法

Training

Testing

数据集

CMU-MOSEI

数据集地址:https://github.com/melanchthon19/multimodal_cnn/tree/master/data

对比

multi-label Accuracy (Acc),
Hamming Loss (HL)
and micro F1 measure (F1)

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