面向多模態(tài)情感分析的低秩跨模態(tài)Transformer

摘要： 多模態(tài)情感分析將基于文本的方法擴(kuò)展到包含視覺和語音信號的多模態(tài)環(huán)境，已成為情感計(jì)算領(lǐng)域的熱門研究方向。在預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)的背景下，將預(yù)訓(xùn)練語言模型微調(diào)到多模態(tài)情感分析領(lǐng)域是必要的。然而，微調(diào)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型仍然很昂貴，而且跨模態(tài)交互不足會影響性能。因此，提出低秩跨模態(tài)Transformer(LRCMT)來解決這些問題。受大型預(yù)訓(xùn)練語言模型在適應(yīng)不同的自然語言處理下游任務(wù)時(shí)所呈現(xiàn)... （共13頁）