AI架构师必知必会系列：多模态学习在情感分析中的应用_多模态情感分析是计算机视觉

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

情感分析作为自然语言处理领域的一项重要任务,其功能有两方面:一方面是通过对文本信息进行分类、提取和推理等多种手段对文本所表达的情感进行评价和判断;另一方面则是更进一步地从多个角度或不同的维度去探索和挖掘文本信息的潜在含义。近年来随着计算机视觉、自然语言处理等技术的发展，多模态情感分析越来越火热。简单来说，多模态情感分析就是把不同类型的数据结合起来，用一种统一的形式将它们理解并分析。基于此，可以通过同一个模型进行训练，并且在预测时融合不同数据源的信息。

本文将介绍如何利用多模态学习的方法实现多模态情感分析，并讨论其优缺点。特别是在情感分析中，人们通常采用两种模式：特征抽取和标签分配。而多模态学习正是通过这两种模式互相促进，充分发挥各自的长处，以期达到提升模型效果的目的。因此，本文首先介绍这两种模式，然后提出如何通过多模态学习的方法构建情感分析模型，最后给出关键词、主题模型及聚类等其他类型的多模态情感分析方法。

2.核心概念与联系

2.1 模型简介

多模态学习(Multimodal Learning)最早由Faruqui et al.于2011年提出，主要包括两种模式：

1. 特征抽取：借助图像、语音等非文本数据，利用机器学习模型提取高级特征，如颜色、纹理、空间布局、空间关系等。

2. 标签分配：借助文本、图像、视频等多种数据资源，基于标注好的语料库，利用机器学习模型直接训练多种预测任务，如文本分类、图像识别等。

经过两者组合，可以利用多种数据资源共同训练机器学习模型，实现有效地解决复杂问题。