用于多模态情感分析的顺序迟融合技术
机器学习
2021-06-23 v1
摘要
多模态情感分析在为用户提供更好交互体验方面发挥重要作用。多模态数据中每种模态可提供不同视角或揭示用户情绪状态的独特方面。本工作中，我们使用来自 MOSI 数据集的文本、音频与视觉模态，并提出一种使用多头注意力 LSTM 网络的新型融合技术。最后，我们执行分类任务并评估其性能。
引用
@article{arxiv.2106.11473,
title = {Sequential Late Fusion Technique for Multi-modal Sentiment Analysis},
author = {Debapriya Banerjee and Fotios Lygerakis and Fillia Makedon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.11473},
year = {2021}
}
备注
2 pages, 1 figure, 1 table