用于少样本多模态情感分析的句法感知混合提示模型
计算与语言
2023-08-01 v2
摘要
多模态情感分析（MSA）近年来在自然语言处理领域，于句子级与方面级均为热门课题。然而，现有方法几乎都需要大规模标注数据集，带来巨大的时间与资源消耗。因此，探索跨模态少样本情感分析方法具有实际意义。先前工作一般基于文本模态，使用基于提示的方法，主要分为两类：手工提示与可学习提示。现有少样本多模态情感分析任务中的方法已分别使用了这两类。我们进一步设计了一种混合模式，可组合一个或多个固定的手工提示与可学习提示，并利用注意力机制优化提示编码器。在句子级与方面级数据集上的实验证明我们取得了显著的性能提升。
引用
@article{arxiv.2306.01312,
title = {Syntax-aware Hybrid prompt model for Few-shot multi-modal sentiment analysis},
author = {Zikai Zhou and Haisong Feng and Baiyou Qiao and Gang Wu and Donghong Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.01312},
year = {2023}
}