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【哈工大SCIR】多模态情感分析简述
如何分析多模态数据（本文指声音，图像和文字，不涉及传感器数据）中的情感，是当前情感分析领域面临的机遇和挑战。 一方面，以往情感分析聚焦于单个模态。如文本情感分析着眼于分析，挖掘和推理文本中蕴含的情感。 综上来讲，多模态情感分析技术的发展源于实际生活的需求，人们以更加自然的方式表达情感，技术就应有能力进行智能的理解和分析。 这些都是当前多模态情感分析领域感兴趣的问题。为了能够更好的介绍多模态情感分析领域的相关研究，本文梳理了目前多模态情感分析领域相关任务并总结了常用的数据集及对应的方法。 表2 多模态情感分析相关数据集信息表 ? 总结 本文简单梳理了多模态情感分析领域的相关任务，总结了与任务对应的数据集及一些典型的方法。 虽然多模态数据提供了更多的信息，但是如何处理和分析多模态信息、如何融合不同模态的信息还是多模态情感分析领域需要解决的主要问题。 参考文献 [1] Truong T Q, Lauw H W.
5.7K62发布于 2019-12-23 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞分析：多模态 reference mapping (1)
这个例子用来说明，在参考数据集的帮助下进行的有监督分析，是如何帮助我们识别那些仅通过无监督分析难以发现的细胞状态。 group.by = "celltype.l2", label = TRUE, label.size = 3, repel = TRUE) + NoLegend() img Mapping 为了演示与此多模式参考的映射 根据论文中的描述，本例中我们采用了预先计算的监督主成分分析（Supervised PCA，简称spca）变换。 我们建议对CITE-seq数据集采用监督主成分分析方法，并将在本指南的下一个部分展示如何执行这一变换。当然，您也可以选择使用传统的主成分分析（PCA）变换。 同样，如果我们通过差异表达分析来筛选调节性T细胞（Treg）的标记，我们能够识别出一组标准标记基因，包括RTKN2、CTLA4、FOXP3和IL2RA。
53810编辑于 2024-05-07 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞分析：多模态 reference mapping (2)
我们以之前使用加权最近邻分析（WNN）方法分析过的人类BMNC的CITE-seq参考集作为比对标准。 尽管我们也可以计算并应用传统的PCA投影，但在处理通过WNN分析构建的多模态参考数据时，我们更推荐使用监督式PCA（sPCA）。 spca.annoy.neighbors"]], file = "/brahms/shared/vignette-data/reftmp.idx") 查询数据集预处理 本节我们将展示如何将来自多位捐献者的骨髓样本与一个多模态骨髓参考集进行比对 hcabm40k.batches <- lapply(X = hcabm40k.batches, FUN = NormalizeData, verbose = FALSE) Mapping 接下来，我们在每位捐献者的数据集与多模态参考集之间确定锚点 需要注意的是，这些数据对象都已经通过参考集被整合到了一个共同的分析空间中。之后，我们就能够将这些数据的分析结果一并展现出来。
40310编辑于 2024-05-17 - 来自专栏我爱计算机视觉
EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响
目前，我们很难准确地分析这些模型如何使用跨模式信息。 在本文中，作者引入了一种跨模态输入消融（cross-modal input ablation） 方法来量化预训练的模型学习使用跨模态信息的程度。 如果测试过程中，去除某个模态的信息，对最终结果影响很大，那这个模态在最终预测的时候就是有用的；否则这个模态就是没用的。 多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。 这是原始的多模态设置，因此，有效使用多模态信息的模型应该表现最好。 Object： 在这里，作者只删除与对齐的文本短语相对应的图像区域，该模型仍然可以使用周围的视觉上下文特征 。 在这里，作者分析这些因素如何影响视觉语言交互。 测试的模型显示了vision-for-language，而不是language-for-vision的结果，这一事实可能是多模态任务的积累，因为一些下游多模态任务需要强烈的 vision-for-language
2.5K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏存内计算加速大模型
腾讯发表多模态综述，什么是多模态大模型
在本文中，追踪多模态大模型最新热点，讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。 ，并且提供了现有主流的 26 个多模态大模型的简介，总结了提升多模态大模型性能的关键方法，多模态大模型脱胎于大模型的发展，传统的多模态模型面临着巨大的计算开销，而 LLMs 在大量训练后掌握了关于世界的 多模态大模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分，整个多模态大模型的训练可以被分为多模态理解与多模态生成两个步骤。 多模态理解包含多模态编码器，输入投影与大模型主干三个部分，而多模态生成则包含输出投影与多模态生成器两个部分，通常而言，在训练过程中，多模态的编码器、生成器与大模型的参数一般都固定不变，不用于训练，主要优化的重点将落在输入投影与输出投影之中 详细的运算过程可进一步分析本文的公式，或者结合Attention Is All You Need理解。3.
5.6K13编辑于 2024-05-14 - 来自专栏音乐与健康
基于多尺度自适应跨模态注意力融合（MACAF）的三模态情感分析-体感音乐多模态治疗
基于深度学习的多模态情感分析是一个结合不同类型数据（如文本、图像、音频等）来检测和分析情感的领域。它利用深度学习技术来处理和融合多模态信息，从而提高情感分析的准确性和鲁棒性。 多模态情感分析概述多模态情感分析旨在通过结合多种模态的数据（如文本、音频、视频等），实现更准确和全面的情感识别。 传统的情感分析方法主要依赖于单一模态（通常是文本），而多模态情感分析则能够利用不同模态的信息互补，提高模型的性能。2. 常见的多模态情感分析任务2.1 文本情感分析文本情感分析主要是根据文本内容识别情感倾向（如正面、负面、中性）。常见方法包括：基于词典的方法：利用情感词典对文本中的词语进行情感打分。 数据集常用的多模态情感分析数据集包括：CMU-MOSI：包含视频评论的多模态数据集，包括文本、音频和视频模态。IEMOCAP：包含多场景对话的音频和视频数据，用于情感识别和分析。
70510编辑于 2025-07-26 agent多模态学习
二、多模态 Agent 的整体架构 一个完整的多模态 Agent 系统通常包含以下层次，其数据流如下： 用户多模态输入 → 多模态感知层 → 意图理解与规划层 → Agent 协作层 → 工具/环境交互层 声学特征分析：直接提取梅尔频谱图等特征，用于情感识别、环境音分析等任务。 多模态分类模型：训练一个分类器，输入为多模态特征，输出为意图标签。 LLM 直接判断：利用 GPT-4V 等具备视觉能力的模型，直接分析多模态输入并输出意图。 代码执行工具：在安全沙箱中执行 Python 等代码，用于数据分析、报表生成等任务。 9.3 医疗健康 医学影像分析：辅助医生分析 X 光、CT 等影像，识别病灶。 远程问诊：结合患者上传的症状描述和图片（如皮疹），提供初步诊断建议。
42410编辑于 2026-01-15GPT-4.5多模态理解与生成能力分析
GPT-4.5作为OpenAI的最新多模态大模型，在视觉、音频和文本的交互理解与生成方面实现了重大突破。本文将深入分析GPT-4.5的多模态能力及其底层技术实现。 统一的多模态架构GPT-4.5采用了全新的统一多模态编码-解码架构，打破了传统多模态系统中各模态处理管道相互割裂的局限。 多模态融合理解：当提供包含文本、图像和音频的输入时，GPT-4.5能够综合分析所有模态的信息，形成统一的理解。 应用示例以下是使用GPT-4.5的多模态API进行图像分析的简单示例：import openai# 初始化APIclient = openai.OpenAI(api_key="your_api_key" GPT-4.5的多模态能力代表了AI朝着真正的通用智能迈出的重要一步，为各行业的创新应用开辟了广阔空间。
57510编辑于 2025-03-28- 来自专栏CSDN社区搬运
多模态COGMEN详解
在本文中，我们提出了基于 COntex- tualized Graph Neural Network的多模态情感识别COGMEN）系统，该系统利用了本地信息（即说话人之间的内/外依赖性）和全局信息（上下文 “iemocap_4” --modalities=“atv” 部署方式 下载我训练好模型，以及数据集，附件里有data，modelcheckpoint文件夹，分别替换代码中的文件夹即可，我对每个单独的模态都有训练
31610编辑于 2024-12-05 【多模态大模型】
多模态大模型的核心能力 多模态大模型通过融合视觉、听觉、文本等多维度数据实现综合理解与生成。典型应用包括： 图像到文本：识别图片内容并生成描述、广告文案或诗歌。 跨模态检索：根据文本搜索相关图像/视频，或反之。 代表模型如GPT-4V（视觉增强版）、通义千问多模态版、文心一言（ERNIE-ViLG）均支持此类任务。 案例分析：基于多模态模型的图像描述生成 场景：电商平台需自动生成商品图片的营销文案。 流程： 输入处理：将商品图片编码为特征向量，如使用CLIP的视觉编码器提取图像嵌入。 多模态编码：结合Whisper（语音转文本）和ViT（视频帧分析）。 摘要生成：文本模型（如GPT-3.5）提炼关键信息。 多模态大模型的应用需结合具体场景调整输入预处理与后处理逻辑，以达到最佳效果。
27410编辑于 2026-01-20- 来自专栏多模态视频理解
多模态算法综述
在UCF101数据集上达到了87%的准确率图片（2）Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification，尝试了多种多帧帧见融合策略如 自注意力至此视频理解算法演进到了Transformer的自监督网络架构，Transformer有两个优势，（1）更强的网络表征能力，（2）更容易设计自监督的训练任务，从而可以更有效的利用无标注数据，同时也更加注重多模态的内容理解 Vision-language Understanding with Contrastive Learning图片ALBEF包含一个图像编码器（ViT-B/16），一个文本编码器（BERT的前6层），以及一个多模态编码器 、多模态预训练方面提供大量的帮助，也给后来的文章提供了崭新的思路BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language BLIP采用了判断-生成任务的MED，可以作为单模态编码器，基于图像的文本编码器解码器采用了CapFilt的训练方法，降低噪声图文pair对训练造成的影响图片Mult-streamMult-stream
3.1K30编辑于 2022-07-12 - 来自专栏一点人工一点智能
多模态认知计算
进而，根据机器对多模态信息的认知模式，从多模态关联，跨模态生成和多模态协同这 三个方面对现有方法进行了梳理与总结，系统地分析了其中的关键问题与解决方案。 本文的组织框架如下：第二节，介绍了多模态关联任务的发展现状，分为多模态对齐，多模态感知和多模态检索三个部分，并进行分析与讨论；第三节，介绍了跨模态生成任务中的跨模态合成和跨模态转换方法，并进行分析与讨论 因此，为了有效刻画多种模态信息间的关联，需要对不同模态所获得的信息量进行有效分析与对齐，进而实现高质量的多模态感知与学习。 大多数研究工作聚焦在人工智能领域，致力于对视听嗅 味触等多模态数据的分析，以完成各种复杂任务。 然后，阐述了多模态关联，跨模态生成，多模态协同三个主线任务的理论联系，对各项任务进行了 统一。通过对现有方法的分析与对比，较为全面地展示了多模态认知计算的发展现状和关键技术。
94530编辑于 2022-12-27 - 来自专栏Datawhale专栏
KDD Cup 2020 多模态检索赛道：数据分析
本赛题使用淘宝APP的真实场景多模态数据，数据集由淘宝搜索查询和产品图像特征组成，组织成基于查询的多模态检索任务。 02 数据分析 2.1 数据读取 import numpy as np import pandas as pd import glob, base64 train_df = pd.read_csv( 2.2 数据分析 (1) 图像尺寸：图像尺寸大部分位于800像素，且长短比为1:1，应该是淘宝商品的主体。 ? (2) 图像物体：图像包含的物体主要1-2个居多； ? (3) 商品类别 ? 本赛题主要考察跨模态的检索检索任务，而且数据量非常大，需要选手通过query文本检索到商品，具体使用检索指标进行量化： (1) 这一题典型的跨模态检索任务，由于测试集中每个query会给出可能的30个商品 ，因此也可以使用多模态匹配的方法。
1.4K10发布于 2020-04-17 方法回顾--空间转录组多模态交叉分析（MIA）
结果呈现：将所有配对的分析结果汇总，生成一张多重交集分析图谱，直观展示不同细胞类型在不同组织区域的分布倾向。 这表明分析结果的可靠性依赖于足够的基因检出数量。 第二篇 统计检验：多重整合分析使用超几何检验来评估空间转录组聚类群和单细胞RNA测序聚类群之间标记基因的重叠程度。 评分与后续分析 富集评分：基于上述筛选的基因计算多重整合分析富集分数。 通路分析：使用 ClusterProfiler 和 EnrichR 软件包进行。 排除标准 无法分析的聚类群：部分聚类群因为没有标记基因满足筛选阈值，因此被排除在多重整合分析之外 第三篇 通过多重交集分析，推断了空间转录组聚类群中的细胞类型浸润情况。 下游延伸分析 可视化呈现：结果通常以多重交集分析图谱（热图形式）展示，直观呈现所有细胞类型与空间区域的对应关系；并结合点图、热图展示特征基因的表达异质性。
23320编辑于 2026-03-12- 来自专栏素质云笔记
多模态＋Recorder︱多模态循环网络的图像文本互匹配
为了验证提出的选择式多模态循环神经网络的有效性，我们测试了该模型衍生出的多种网络结构，并在两个公开多模态数据库(Flickr30k和Microsoft COCO)上与当前最好方法进行了对比。 当前用于图像文本匹配的算法通常对图像文本提取全局特征，然后利用典型关联分析或者子空间学习策略来拉近匹配的图像文本对。 考虑到草图与自然图像可能存在多视角的特征表达，且不同的视角作用差异较大，我们提出了一种基于视角选择的多视角跨模态匹配算法。 多模态搜索 网络上充斥着来自不同数据源的多模态多媒体数据；因此，亟需能够适应各种模态的信息检索系统，例如，在搜索“Dunkirk”电影时，应返回影评的相关文本数据、包含相关视频片段的视频数据、以及相关音频数据 而在相似性度量上，其存在两个分支： 1）从统计的角度出发，例如采用典型关联分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）方法来获取不同模态数据的匹配关联程度。
2.8K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏音乐与健康
多模态很简单，搞懂多模态，站在 AI 发展的最前沿
现实世界的信息是多模态的（Multi-Modal），比如：视频 = 图像+声音+文本字幕自动驾驶 = 摄像头+激光雷达+毫米波雷达+GPS医疗AI = X光片+病历文本+基因数据 多模态融合（Multi-Modal 今天，我们就来深入拆解多模态融合的奥秘！多模态到底是什么？ “模态” 就是信息的不同形式，比如：举个例子️：你在看一部电影，如果只看画面没声音，体验是不是很割裂？ 所以，多模态融合就是让AI像人一样，把各种信息整合在一起，提高理解能力！多模态融合有哪些方式？ 举例：视频情感分析：视觉CNN 负责提取人脸表情特征语音RNN 负责分析说话语调文本BERT 负责分析字幕文本最后融合所有信息，判断人物情绪！ 优点：既能保留各模态特征，又能降低数据噪声，比较均衡。 举例：医疗AI（判断病人是否有某种疾病）：模型1：分析 CT/X光 影像结果模型2：分析电子病历模型3：分析基因检测数据最终投票决策，给出综合诊断！
1.1K10编辑于 2025-07-29 - 来自专栏全栈程序员必看
多模态情感识别_多模态融合的情感识别研究「建议收藏」
情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等,情感识别本质上是一个多模态融合的问题。 提出一种多模态融合的情感识别算法,从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征,基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。 对语音信号作时域、和频域分析,提取各帧的短时平均能量、基音频率和共振峰作为语音特征。 提出的多模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息,相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升,相比于表情模态的识别结果也有一定改进,是一种可以采用的情感识别算法。
1.7K10编辑于 2022-06-24 - 来自专栏学习
机器学习——多模态学习
多模态学习：机器学习领域的新视野 引言 多模态学习（Multimodal Learning）是机器学习中的一个前沿领域，它涉及处理和整合来自多个数据模式（如图像、文本、音频等）的信息。 随着深度学习的蓬勃发展，多模态学习在许多应用领域中获得了广泛关注，例如自动驾驶、医疗诊断、智能助理等。本篇博客将深入探讨多模态学习的概念、方法以及一些代码示例，帮助读者更好地理解这一重要课题。 什么是多模态学习？ 多模态学习旨在同时处理来自不同模态的数据，从而提高模型的表现能力。 多模态学习的挑战 多模态学习面临一些独特的挑战，例如： 模态间的异质性：不同模态数据的性质差异较大，例如图像是二维数据，文本是序列数据。 对齐问题：不同模态之间可能需要对齐，如图像和文本的时间同步。 多模态模型能够同时处理这些信息，从而理解视频的内容并进行分类、检索或生成描述。 结论 多模态学习是一个快速发展的领域，其潜力非常巨大。
60410编辑于 2024-10-10 - 来自专栏强化学习专栏
多模态智能的发展
文章分类在学习摘录和笔记专栏： 学习摘录和笔记（18）---《多模态智能的发展》 多模态智能的发展 1 多模态智能定义 多模态智能旨在融合多种模态的信息进行处理实现智能应用 将多模态信号统一到同一个向量空间中，从而实现了多模态信号的交叉处理。 多模态表示：由于其复杂的跨模态交互作用和各模态训练数据与测试数据之间可能存在的失配问题，仍然是一个具有挑战性的问题。 2 多模态智能融合的发展 融合是多模态研究中的一个关键问题，它将从不同单模态数据中提取的信息整合到一个紧凑的多模态表示中。 早期融合：即特征级融合，直接将从各类单模态数据中提取的特征组合在一起，以强调模态间的相互作用，从而抑制模态间的相互作用。
31310编辑于 2024-12-03 - 来自专栏喔家ArchiSelf
浅析多模态机器学习
多模态大模型就是指模型可以处理多种结构/类型的数据，例如GPT-4，它既可以处理你输入的文本，也可以处理你上传的图片。 那么，多模态到底意味着什么呢？ 1. 什么是多模态？ 单模态分类模型及一些基本概念 从单模态的分类模型开始，分析视觉、文本和声音模态的基本处理方法，还试图澄清了数据集、最近邻居、神经网络基础、推理和模型参数等相关术语和概念。 3.2 多模态机器翻译 多模态机器翻译涉及从多个模态中提取信息，基于这样的假设，附加的模态将包含有用的输入数据的替代视图。 多模态对齐是找到两种或更多模态之间的关系和对应，多模态融合可能是更重要的问题和挑战之一，协同学习是将学习或知识从一种模态转移到另一种模态的挑战。 multimodal-representation https://scholar.harvard.edu/files/diane/files/NAS.pdf 系统学习大模型的20篇论文 深度学习架构的对比分析
79021编辑于 2023-09-02
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