隨著科技的迅猛發(fā)展和社交媒體平臺(tái)的普及，多模態(tài)數(shù)據(jù)在各種下游應(yīng)用中變得越來越普遍。多模態(tài)情感分析（Multimodal Sentiment Analysis, MSA）作為一種能夠從語言、聲學(xué)和視覺數(shù)據(jù)流中提取人類情感和觀點(diǎn)的技術(shù)，近年來受到了廣泛關(guān)注。MSA在多個(gè)領(lǐng)域具有重要應(yīng)用，包括通過分析用戶在社交媒體上的文本、語音和視頻內(nèi)容，了解用戶的情感傾向和觀點(diǎn)，有助于品牌管理和市場營銷。在智能助手和聊天機(jī)器人中，MSA可以幫助系統(tǒng)更好地理解用戶的情感狀態(tài)，從而提供更自然和人性化的交互體驗(yàn)。通過分析患者的多模態(tài)數(shù)據(jù)，MSA可以輔助心理健康專業(yè)人士評估患者的情感狀態(tài)和心理健康狀況。在電影、電視和游戲中，MSA可以用于分析觀眾的情感反應(yīng)，優(yōu)化內(nèi)容創(chuàng)作和推薦系統(tǒng)。

盡管MSA在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大的潛力，但其發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)。其中一個(gè)主要問題是單模態(tài)標(biāo)簽的缺失。在多模態(tài)情感分析任務(wù)中，通常只有多模態(tài)標(biāo)簽的注釋，而缺乏單模態(tài)標(biāo)簽。這導(dǎo)致了多模態(tài)標(biāo)簽并不總是單模態(tài)標(biāo)簽的理想替代品，使用多模態(tài)標(biāo)簽來訓(xùn)練單模態(tài)信號(hào)可能會(huì)引入噪聲，影響模型的性能。不同模態(tài)可能傳達(dá)不同的情感方面，導(dǎo)致多模態(tài)樣本中各模態(tài)之間的標(biāo)簽不一致，進(jìn)一步加劇了噪聲標(biāo)簽問題。

針對上述問題，8 月 30 日騰訊 AI 實(shí)驗(yàn)室和中山大學(xué)聯(lián)合團(tuán)隊(duì)團(tuán)隊(duì)提出了一種新的元學(xué)習(xí)框架，名為元單標(biāo)簽生成（Meta Uni-label Generation, MUG），旨在通過弱監(jiān)督學(xué)習(xí)單模態(tài)標(biāo)簽來改進(jìn)多模態(tài)情感分析。具體目標(biāo)包括：

• 單模態(tài)標(biāo)簽學(xué)習(xí)：利用多模態(tài)標(biāo)簽的弱監(jiān)督信息，生成準(zhǔn)確的單模態(tài)標(biāo)簽。
• 多任務(wù)訓(xùn)練：聯(lián)合訓(xùn)練單模態(tài)和多模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)，提取更具辨別力和表達(dá)力的單模態(tài)特征。
• 噪聲標(biāo)簽校正：通過設(shè)計(jì)單模態(tài)和多模態(tài)去噪任務(wù)，顯式監(jiān)督訓(xùn)練元單標(biāo)簽校正網(wǎng)絡(luò)（Meta Uni-label Correction Network, MUCN），提高單模態(tài)標(biāo)簽的質(zhì)量。

這項(xiàng)技術(shù)由中山大學(xué)電子與信息技術(shù)學(xué)院和騰訊AI實(shí)驗(yàn)室的研究人員共同完成，具體成員包括來自中山大學(xué)電子與信息技術(shù)學(xué)院的成員Sijie Mai, Ying Zeng, Haifeng Hu。中山大學(xué)電子與信息技術(shù)學(xué)院致力于電子信息技術(shù)領(lǐng)域的研究和教育，涵蓋人工智能、通信技術(shù)、電子工程等多個(gè)方向。團(tuán)隊(duì)成員在多模態(tài)情感分析、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)等領(lǐng)域具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)。來自騰訊AI實(shí)驗(yàn)室的成員：Yu Zhao, Jianhua Yao。騰訊AI實(shí)驗(yàn)室專注于人工智能技術(shù)的研究和應(yīng)用，涵蓋計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域。實(shí)驗(yàn)室致力于推動(dòng)AI技術(shù)的發(fā)展，并將其應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)品和服務(wù)中。團(tuán)隊(duì)成員在多模態(tài)學(xué)習(xí)、情感分析和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域具有深厚的專業(yè)知識(shí)和研究成果。這個(gè)研究團(tuán)隊(duì)結(jié)合了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的優(yōu)勢，致力于在多模態(tài)情感分析領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展。

方法

研究團(tuán)隊(duì)提出的元單標(biāo)簽生成（Meta Uni-label Generation, MUG）框架旨在通過弱監(jiān)督學(xué)習(xí)單模態(tài)標(biāo)簽，以改進(jìn)多模態(tài)情感分析。MUG框架包括三個(gè)主要階段：單模態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、多模態(tài)框架的預(yù)訓(xùn)練和元學(xué)習(xí)策略的應(yīng)用。通過這些階段，MUG能夠生成準(zhǔn)確的單模態(tài)標(biāo)簽，并聯(lián)合訓(xùn)練單模態(tài)和多模態(tài)任務(wù)，提取更具辨別力的單模態(tài)特征。

圖1：單峰學(xué)習(xí)的噪聲標(biāo)簽問題。多模態(tài)標(biāo)簽可以被視為每個(gè)單峰網(wǎng)絡(luò)的不確定指導(dǎo)。

單模態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和表示生成過程如下：

語言模態(tài)

使用BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）提取高層次語言表示。具體過程如下：

輸入序列Ul經(jīng)過BERT網(wǎng)絡(luò)，生成表示x?l。

通過全連接層將x?l投影到低維特征空間，得到最終的語言表示xl。

聲音和視覺模態(tài)

使用LSTM（Long Short-Term Memory）網(wǎng)絡(luò)生成單模態(tài)表示。具體過程如下：

輸入特征序列Um經(jīng)過LSTM網(wǎng)絡(luò)，生成表示xm。

其中，Um表示輸入特征序列，xm表示生成的單模態(tài)表示。

在多模態(tài)框架的預(yù)訓(xùn)練階段，設(shè)計(jì)了基于對比的投影模塊（Contrastive-based Projection Module, CPM），以縮小單模態(tài)和多模態(tài)表示之間的差距。具體過程如下：

多模態(tài)表示生成

給定三個(gè)單模態(tài)序列（語言、聲音和視覺），通過單模態(tài)網(wǎng)絡(luò)生成單模態(tài)表示。將單模態(tài)表示輸入多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)，生成多模態(tài)表示x。

對比學(xué)習(xí)

設(shè)計(jì)CPM，將多模態(tài)表示投影到單模態(tài)嵌入空間，并使用投影的多模態(tài)嵌入訓(xùn)練單模態(tài)預(yù)測器。通過對比學(xué)習(xí)提高單模態(tài)和多模態(tài)表示之間的互信息，減少它們之間的分布差距。

元單標(biāo)簽校正網(wǎng)絡(luò)（Meta Uni-label Correction Network, MUCN）的元學(xué)習(xí)過程包括單模態(tài)去噪任務(wù)和多模態(tài)去噪任務(wù)。

在元訓(xùn)練階段，訓(xùn)練MUCN以去噪手動(dòng)損壞的多模態(tài)標(biāo)簽，并恢復(fù)原始多模態(tài)標(biāo)簽。通過高斯噪聲防止MUCN學(xué)習(xí)身份映射，并提供模型學(xué)習(xí)子最優(yōu)單模態(tài)標(biāo)簽的能力。

在元測試階段，設(shè)計(jì)多模態(tài)去噪任務(wù)，利用干凈的多模態(tài)標(biāo)簽和表示指導(dǎo)MUCN的學(xué)習(xí)。通過估計(jì)MUCN是否能恢復(fù)干凈的多模態(tài)標(biāo)簽來評估其有效性。

在元學(xué)習(xí)過程中，采用雙層優(yōu)化策略以提高M(jìn)UCN的訓(xùn)練效果。具體過程如下：

在單模態(tài)去噪任務(wù)訓(xùn)練，通過梯度下降更新MUCN的參數(shù)，訓(xùn)練MUCN以去噪手動(dòng)損壞的多模態(tài)標(biāo)簽。

多模態(tài)去噪任務(wù)評估，通過多模態(tài)輸入生成后校正損失，評估MUCN的有效性。如果MUCN在元訓(xùn)練后變得更具辨別性，則跳過元測試階段并更新MUCN參數(shù)。如果MUCN在元訓(xùn)練后變得不夠辨別性，則使用雙層優(yōu)化策略進(jìn)行元更新。

在多任務(wù)訓(xùn)練階段，聯(lián)合訓(xùn)練單模態(tài)和多模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)，以提取更具辨別力的單模態(tài)特征。具體是單模態(tài)任務(wù)訓(xùn)練使用元學(xué)習(xí)階段生成的校正單模態(tài)標(biāo)簽進(jìn)行單模態(tài)任務(wù)訓(xùn)練；多模態(tài)任務(wù)訓(xùn)練使用多模態(tài)標(biāo)簽指導(dǎo)多模態(tài)任務(wù)學(xué)習(xí)。

圖2：擬議MUG的示意圖

通過這種方式，MUG能夠最大限度地利用現(xiàn)有的多模態(tài)信息，提取更具辨別力和表達(dá)力的單模態(tài)特征，從而提高多模態(tài)情感分析的性能。

實(shí)驗(yàn)

數(shù)據(jù)集

研究團(tuán)隊(duì)使用了三個(gè)主要的數(shù)據(jù)集來評估MUG框架的性能。

CMU-MOSI是多模態(tài)情感分析領(lǐng)域的重要資源，包含超過2000個(gè)視頻片段，每個(gè)片段的情感強(qiáng)度在-3到+3的Likert量表上進(jìn)行標(biāo)注。

數(shù)據(jù)劃分：1284個(gè)片段用于訓(xùn)練，229個(gè)片段用于驗(yàn)證，686個(gè)片段用于測試。

CMU-MOSEI是一個(gè)大規(guī)模的多模態(tài)情感分析數(shù)據(jù)集，包含超過22000個(gè)片段，來自1000多名YouTube演講者，涵蓋250個(gè)獨(dú)特的話題。每個(gè)片段都標(biāo)注了六種情感狀態(tài)和情感得分（-3到+3）。

數(shù)據(jù)劃分：16326個(gè)片段用于訓(xùn)練，1871個(gè)片段用于驗(yàn)證，4659個(gè)片段用于測試。

SIMS是一個(gè)獨(dú)特的中文多模態(tài)情感分析數(shù)據(jù)集，包含2281個(gè)片段，來自電影、電視劇和綜藝節(jié)目。每個(gè)片段的情感得分在-1到1之間。

數(shù)據(jù)劃分：1368個(gè)片段用于訓(xùn)練，456個(gè)片段用于驗(yàn)證，457個(gè)片段用于測試。

為了評估MUG框架的性能，研究團(tuán)隊(duì)使用了以下評估指標(biāo)：

1. Acc7：7分類準(zhǔn)確率，用于細(xì)粒度情感得分分類。
2. Acc2：二分類準(zhǔn)確率，用于區(qū)分正面和負(fù)面情感。
3. F1分?jǐn)?shù)：二分類情感分類的精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。
4. MAE：平均絕對誤差，量化情感預(yù)測與標(biāo)注標(biāo)簽之間的平均誤差。
5. Corr：相關(guān)系數(shù)，表示模型預(yù)測與情感標(biāo)簽之間線性關(guān)系的強(qiáng)度和方向。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在各數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MUG框架在大多數(shù)評估指標(biāo)上優(yōu)于競爭基線模型。具體結(jié)果如下。

CMU-MOSI數(shù)據(jù)集

MUG (BERT)在Acc7、Acc2和F1分?jǐn)?shù)上分別比HyCon高0.9%、0.6%和0.5%，比AOBERT高7%以上。

MUG (BERT)在Acc2和F1分?jǐn)?shù)上分別比CubeMLP高0.5%和1.1%，在Acc7、F1分?jǐn)?shù)和Corr上優(yōu)于AOBERT。

CMU-MOSEI數(shù)據(jù)集

MUG (BERT)在Acc2和F1分?jǐn)?shù)上分別比CubeMLP高0.5%和1.1%，在Acc7、F1分?jǐn)?shù)和Corr上優(yōu)于AOBERT。

SIMS數(shù)據(jù)集

MUG在MAE、Corr和Acc2上優(yōu)于Self-MM和SUGRM，表明MUG的單模態(tài)標(biāo)簽學(xué)習(xí)策略更具優(yōu)勢。

消融實(shí)驗(yàn)

圖3：單峰預(yù)測器、多峰預(yù)測器、多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)和MUCN的結(jié)構(gòu)。我們應(yīng)用一個(gè)簡單的融合網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)有競爭力的性能。

為了分析各組件對模型性能的影響，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)。

單模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)：移除單模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)后，性能顯著下降，表明多任務(wù)訓(xùn)練對于提取更具辨別力的單模態(tài)特征和提高多模態(tài)系統(tǒng)性能的重要性。

多模態(tài)去噪任務(wù)：移除多模態(tài)去噪任務(wù)后，性能下降約1%，表明多模態(tài)去噪任務(wù)對于單模態(tài)標(biāo)簽學(xué)習(xí)的重要性。

對比學(xué)習(xí)：移除對比學(xué)習(xí)后，大多數(shù)評估指標(biāo)的結(jié)果顯著下降，表明對比學(xué)習(xí)在減少單模態(tài)和多模態(tài)表示之間的分布差距方面的重要性。

直接使用多模態(tài)標(biāo)簽作為單模態(tài)標(biāo)簽：直接使用多模態(tài)標(biāo)簽作為單模態(tài)標(biāo)簽的性能下降，表明元學(xué)習(xí)的單模態(tài)標(biāo)簽優(yōu)于直接使用多模態(tài)標(biāo)簽。

元學(xué)習(xí)策略：使用MLC策略替代提出的元學(xué)習(xí)策略后，所有評估指標(biāo)的性能下降，表明提出的元學(xué)習(xí)策略在學(xué)習(xí)準(zhǔn)確的單模態(tài)標(biāo)簽方面更優(yōu)。

圖4：單峰表示和投影多峰表示的T-SNE可視化CL代表對比學(xué)習(xí)。我們使用語言模態(tài)來說明CL的效果，在其他模態(tài)中也觀察到了類似的結(jié)果。

超參數(shù)魯棒性分析

研究團(tuán)隊(duì)評估了超參數(shù)β（第三階段單模態(tài)學(xué)習(xí)損失的權(quán)重）和α（元訓(xùn)練學(xué)習(xí)率）對模型性能的影響。結(jié)果表明：

• β的影響：當(dāng)β在0.01-1范圍內(nèi)時(shí)，模型性能較好；當(dāng)β值較小時(shí)，模型性能顯著下降。
• α的影響：當(dāng)α值適中時(shí)，模型性能較好；當(dāng)α值過大時(shí)，模型性能顯著下降。

案例分析

圖5：關(guān)于超參數(shù)α和β變化的模型性能。

圖6：學(xué)習(xí)單峰標(biāo)簽的案例分析。

研究團(tuán)隊(duì)提供了兩個(gè)來自CMU-MOSI數(shù)據(jù)集的定性樣本，展示了多模態(tài)輸入、學(xué)習(xí)到的單模態(tài)標(biāo)簽和多模態(tài)標(biāo)簽。結(jié)果表明：

樣本1：說話者沒有明顯的面部表情，視覺標(biāo)簽接近中性；語言標(biāo)簽為負(fù)面，聲學(xué)標(biāo)簽為強(qiáng)負(fù)面。MUG能夠準(zhǔn)確識(shí)別各模態(tài)的辨別水平，并為其分配適當(dāng)?shù)臉?biāo)簽。

樣本2：存在矛盾模態(tài)，視覺標(biāo)簽為弱正面，語言標(biāo)簽為弱負(fù)面，聲學(xué)標(biāo)簽為強(qiáng)負(fù)面。MUG能夠處理矛盾模態(tài)的情況，通過準(zhǔn)確學(xué)習(xí)單模態(tài)標(biāo)簽，提取更具辨別力的特征以進(jìn)行準(zhǔn)確的多模態(tài)推理。

通過這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析，研究團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證了MUG框架在多模態(tài)情感分析中的有效性和優(yōu)勢。

討論

為了分析對比學(xué)習(xí)模塊的有效性，研究團(tuán)隊(duì)使用t-SNE對投影的多模態(tài)表示和相應(yīng)的單模態(tài)表示在嵌入空間中的分布進(jìn)行了可視化。t-SNE是一種能夠捕捉高維特征局部結(jié)構(gòu)的降維技術(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，當(dāng)移除對比學(xué)習(xí)時(shí)，投影的多模態(tài)表示（藍(lán)色點(diǎn)）在嵌入空間中呈現(xiàn)橢圓形分布，而單模態(tài)表示則呈現(xiàn)條紋狀分布。相反，當(dāng)應(yīng)用對比學(xué)習(xí)時(shí)，來自兩種不同來源的數(shù)據(jù)點(diǎn)均呈現(xiàn)條紋狀分布，且它們之間的差距顯著減小。盡管由于多模態(tài)和單模態(tài)表示的異質(zhì)性，分布差距不可避免，但MUG能夠有效減少這種差距，使得它們在嵌入空間中的分布形狀高度相似，從而使單模態(tài)模塊能夠處理投影的多模態(tài)表示，以指導(dǎo)單模態(tài)標(biāo)簽的學(xué)習(xí)。

值得注意的是，在單模態(tài)-多模態(tài)對比學(xué)習(xí)中，我們停止了單模態(tài)表示的梯度，僅改變投影的多模態(tài)表示的分布，以迫使投影的多模態(tài)表示具有與單模態(tài)表示相同的分布。因此，無論是否應(yīng)用對比學(xué)習(xí)，單模態(tài)表示的分布幾乎相同，而投影的多模態(tài)表示在應(yīng)用對比學(xué)習(xí)后，其分布變得與單模態(tài)表示的分布更加相似。

為了驗(yàn)證使用真實(shí)單模態(tài)標(biāo)簽對模型性能的影響，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，使用標(biāo)注的單模態(tài)標(biāo)簽訓(xùn)練SIMS數(shù)據(jù)集的單模態(tài)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果表明，使用標(biāo)注的單模態(tài)標(biāo)簽學(xué)習(xí)單模態(tài)表示可以顯著提高多模態(tài)系統(tǒng)的整體性能，尤其是與不包含單模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)的MUG版本相比。此外，使用學(xué)習(xí)到的單模態(tài)標(biāo)簽進(jìn)行單模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)的MUG版本優(yōu)于不包含單模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)的版本，但略遜于使用真實(shí)標(biāo)簽的版本。這些結(jié)果表明，學(xué)習(xí)到的單模態(tài)標(biāo)簽是有效的，但仍然包含一定的噪聲。

研究團(tuán)隊(duì)還對模型的空間和時(shí)間復(fù)雜性進(jìn)行了分析。

空間復(fù)雜性

使用可訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量作為空間復(fù)雜性的代理。MUG框架的總參數(shù)數(shù)量為110,089,956個(gè)。相比之下，MISA和MAG-BERT的參數(shù)數(shù)量為110,917,345個(gè)，而Self-MM和MMIM的參數(shù)數(shù)量分別為109,647,908和109,821,129個(gè)。因此，MUG的參數(shù)數(shù)量適中。這是合理的，因?yàn)槲覀優(yōu)槊總€(gè)模態(tài)設(shè)計(jì)了額外的元單標(biāo)簽校正網(wǎng)絡(luò)和基于對比的投影模塊，而Self-MM沒有設(shè)計(jì)額外的可學(xué)習(xí)模塊來學(xué)習(xí)單模態(tài)標(biāo)簽。

時(shí)間復(fù)雜性

在訓(xùn)練時(shí)間方面，前兩個(gè)階段只運(yùn)行一次以生成聯(lián)合訓(xùn)練階段（第三階段）所需的單模態(tài)標(biāo)簽。聯(lián)合訓(xùn)練階段和前兩個(gè)階段可以解耦，從而大大減少訓(xùn)練時(shí)間。因此，MUG的唯一額外時(shí)間成本是前兩個(gè)階段的訓(xùn)練，這只需運(yùn)行一次且不需要調(diào)優(yōu)，是可以接受的。在第三階段，由于我們沒有設(shè)計(jì)復(fù)雜的融合機(jī)制，也不需要在第三階段學(xué)習(xí)單模態(tài)標(biāo)簽，訓(xùn)練時(shí)間比需要在多任務(wù)訓(xùn)練期間計(jì)算單模態(tài)標(biāo)簽的Self-MM更快。具體來說，在相同環(huán)境和相同批量大小下，Self-MM每次迭代約需1.16秒，而MUG每次迭代約需0.86秒。

通過這些分析，研究團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證了MUG框架在多模態(tài)情感分析中的有效性和優(yōu)勢，并展示了其在空間和時(shí)間復(fù)雜性方面的合理性。

結(jié)論與未來工作

研究團(tuán)隊(duì)提出了一種新的元學(xué)習(xí)框架，名為元單標(biāo)簽生成（Meta Uni-label Generation, MUG），旨在通過弱監(jiān)督學(xué)習(xí)單模態(tài)標(biāo)簽來改進(jìn)多模態(tài)情感分析。

提出了MUG框架，通過設(shè)計(jì)元單標(biāo)簽校正網(wǎng)絡(luò)（MUCN）和基于對比的投影模塊（CPM），MUG能夠生成準(zhǔn)確的單模態(tài)標(biāo)簽，并聯(lián)合訓(xùn)練單模態(tài)和多模態(tài)任務(wù)，提取更具辨別力的單模態(tài)特征。

單模態(tài)去噪任務(wù)和多模態(tài)去噪任務(wù)，通過設(shè)計(jì)單模態(tài)和多模態(tài)去噪任務(wù)，顯式監(jiān)督訓(xùn)練MUCN，提高單模態(tài)標(biāo)簽的質(zhì)量。

在CMU-MOSI、CMU-MOSEI和SIMS數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MUG在大多數(shù)評估指標(biāo)上優(yōu)于競爭基線模型，驗(yàn)證了其在多模態(tài)情感分析中的有效性和優(yōu)勢。

通過消融實(shí)驗(yàn)分析了各組件對模型性能的影響，并評估了超參數(shù)對模型性能的影響，驗(yàn)證了MUG框架的穩(wěn)定性和魯棒性。

提供了定性樣本，展示了學(xué)習(xí)到的單模態(tài)標(biāo)簽和多模態(tài)標(biāo)簽，進(jìn)一步驗(yàn)證了MUG在處理矛盾模態(tài)和提取辨別力特征方面的能力。

盡管研究團(tuán)隊(duì)提出的MUG框架在多模態(tài)情感分析中取得了顯著的進(jìn)展，但仍有一些未來的研究方向和應(yīng)用場景值得探索。

MUG框架可以擴(kuò)展到其他噪聲標(biāo)簽學(xué)習(xí)場景，如圖像分類、語音識(shí)別等。未來的研究可以評估MUG在這些任務(wù)中的有效性。

將MUG框架應(yīng)用于實(shí)時(shí)情感分析系統(tǒng)，如智能助手、聊天機(jī)器人等，進(jìn)一步驗(yàn)證其在實(shí)際應(yīng)用中的性能和穩(wěn)定性。

目前的研究主要集中在英文和中文數(shù)據(jù)集上，未來可以擴(kuò)展到其他語言的數(shù)據(jù)集，評估MUG在多語言情感分析中的表現(xiàn)。

盡管MUG在提取辨別力特征方面表現(xiàn)出色，但其內(nèi)部機(jī)制仍然較為復(fù)雜。未來的研究可以探索如何增強(qiáng)模型的解釋性，使其更易于理解和調(diào)試。

將MUG框架與其他先進(jìn)的技術(shù)結(jié)合，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)等，進(jìn)一步提高模型的性能和適應(yīng)性。通過這些未來的研究方向和應(yīng)用場景，MUG框架有望在多模態(tài)情感分析及其他相關(guān)領(lǐng)域取得更大的突破和應(yīng)用價(jià)值。（END）

參考資料：https://arxiv.org/abs/2408.16029

本文轉(zhuǎn)載自??大噬元獸??，作者： FlerkenS ????