LLMs赋能多模态情感分析，突破单一模态局限

LLMs赋能多模态情感分析，突破单一模态局限

在数字化时代，情感分析已成为企业、社交媒体、乃至日常生活中不可或缺的工具。然而，传统的情感分析大多局限于文本或语音单一模态，这限制了其全面性和准确性。随着人工智能技术的发展，特别是多模态学习的兴起，情感分析迎来了新的突破。本文将深入探讨多模态学习在情感分析中的应用，揭示其如何帮助我们更深入地理解人类情感。

多模态情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向，它通过分析和融合文本、语音、图像等多种模态的数据来识别和分析情感信息。这种分析方法能够更全面地理解人类情感，因为不同模态信息可以捕捉到不同层面的情感信息。随着深度学习技术的发展，多模态情感分析在情感预测和情绪识别方面显示出巨大的潜力和应用价值。

近年来，大型语言模型（LLMs）展示了令人惊叹的人机对话能力，并在广泛的自然语言处理任务中表现出色，表明它们具有丰富的知识和强大的推理能力。ChatGPT的出现为将大型语言模型（LLMs）应用于文本中心的多模态任务打开了巨大的潜力。然而，目前尚不清楚现有的LLMs如何能更好地适应文本中心的多模态情感分析任务。本综述旨在：（1）全面回顾文本中心的多模态情感分析任务的最新研究，（2）探讨LLMs在文本中心的多模态情感分析中的潜力，概述其方法、优势和局限性，（3）总结基于LLM的多模态情感分析技术的应用场景，以及（4）探索未来多模态情感分析的挑战和潜在研究方向。

与只考虑文本的传统情感分析相比，多模态情感分析需要同时考虑来自多模态来源的情感信号，因此更符合人类在现实场景中处理情感的方式。它涉及处理来自各种来源的情感信息，如自然语言、图像、视频、音频、生理信号等。然而，尽管其他模态也包含多样的情感线索，自然语言通常包含更丰富的上下文信息，因此在多模态情感分析中总是占据关键位置。ChatGPT的出现为将大型语言模型（LLMs）应用于文本中心的多模态任务打开了巨大的潜力。然而，目前尚不清楚现有的LLMs如何能更好地适应文本中心的多模态情感分析任务。本综述旨在：（1）全面回顾文本中心的多模态情感分析任务的最新研究，（2）探讨LLMs在文本中心的多模态情感分析中的潜力，概述其方法、优势和局限性，（3）总结基于LLM的多模态情感分析技术的应用场景，以及（4）探索未来多模态情感分析的挑战和潜在研究方向。

多模态情感分析的应用包括产品评论、意见调查、YouTube上的电影评论分析、新闻视频分析和医疗保健应用等。挑战方面，需要建立多语言的稳健多模态数据集，这些数据集应被良好注释和细粒度分级。同时，需要关注共指消解问题，隐藏情感、讽刺和挖苦检测仍然是使用多模态的开放研究问题。此外，数据集的准备和分析应符合伦理，并且广泛可用，以便更好地服务于公共领域。

多模态情感分析的未来发展可以探索更多教育场景中的应用、探索多模态数据的最佳组合方式、优化情感分析模型和系统以及纳入更多情感状态。未来的研究还应该解决多模态数据集的构建问题，解决领域转移问题，构建具有优秀泛化性能的统一、大规模多模态情感分析模型，减少模型参数，优化算法，降低算法复杂度。