中大腾讯联合发布MUG框架，实现多模态情感分析重大突破

中大腾讯联合发布MUG框架，实现多模态情感分析重大突破

近日，中山大学电子与信息技术学院与腾讯AI实验室联合发布了一项基于元学习的多模态情感分析新技术，该技术在处理单模态标签缺失和噪声标签问题上取得了重要突破，为社交媒体分析、品牌管理、心理健康评估等领域提供了更精准的情感分析工具。

多模态情感分析（Multimodal Sentiment Analysis, MSA）旨在从语言、声学和视觉数据中提取人类情感和观点，近年来在多个领域展现出巨大潜力。然而，其发展面临的主要挑战之一是单模态标签的缺失。在多模态情感分析任务中，通常只有多模态标签的注释，而缺乏单模态标签。这导致了多模态标签并不总是单模态标签的理想替代品，使用多模态标签来训练单模态信号可能会引入噪声，影响模型的性能。

针对这一问题，研究团队提出了一种名为元单标签生成（Meta Uni-label Generation, MUG）的新型元学习框架。该框架通过弱监督学习单模态标签，显著提升了情感分析的准确性。

1. 单模态标签学习：利用多模态标签的弱监督信息，生成准确的单模态标签。

2. 多任务训练：联合训练单模态和多模态学习任务，提取更具辨别力和表达力的单模态特征。

3. 噪声标签校正：通过设计单模态和多模态去噪任务，显式监督训练元单标签校正网络（Meta Uni-label Correction Network, MUCN），提高单模态标签的质量。

在技术实现上，MUG框架采用了先进的深度学习技术。例如，在语言模态处理中使用BERT提取高层次语言表示，在声音和视觉模态处理中使用LSTM网络生成单模态表示。此外，还设计了基于对比的投影模块（Contrastive-based Projection Module, CPM），以缩小单模态和多模态表示之间的差距。

这项突破性研究由中山大学电子与信息技术学院和腾讯AI实验室的研究人员共同完成。团队成员包括来自中山大学的Sijie Mai、Ying Zeng、Haifeng Hu以及来自腾讯AI实验室的Yu Zhao、Jianhua Yao。中山大学电子与信息技术学院在人工智能、通信技术、电子工程等多个方向具有深厚的研究实力，而腾讯AI实验室则专注于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的前沿研究。这种产学研结合的模式为技术创新提供了强大的支撑。

这项技术的潜在应用场景十分广阔：

• 社交媒体分析：更精准地分析用户在社交媒体上的情感倾向，为品牌管理和市场营销提供数据支持。

• 智能助手升级：帮助聊天机器人更好地理解用户情感，提供更贴心的交互体验。

• 心理健康评估：通过分析患者的多模态数据，辅助专业人士评估情感状态和心理健康状况。

• 内容创作优化：在电影、电视和游戏中，分析观众情感反应，优化内容创作和推荐系统。

这项研究不仅展示了学术界与工业界合作的强大力量，更为多模态情感分析技术的发展开辟了新的道路。随着技术的不断成熟，我们有理由相信，多模态情感分析将在更多领域发挥重要作用，为人们的生活带来更多便利。