计算机工程

作者：曾碧卿, 姚勇涛, 谢梁琦, 陈鹏飞, 邓会敏, 王瑞棠

单位：1. 华南师范大学软件学院, 广东 佛山 5282252. 华南师范大学阿伯丁数据科学与人工智能学院, 广东 佛山 5282253. 广东农工商职业技术学院计算机学院, 广东 广州 510507

关键词：多模态方面级情感分析,局部感知,多层次注意力,局部上下文,瓶颈注意力

基金：广东省普通高校人工智能重点领域专项(2019KZDZX1033); 广东省基础与应用基础研究基金(2021A1515011171); 广州市基础研究计划基础与应用基础研究项目(202102080282)

多模态方面级情感分析(MABSA)旨在从图文对中分析方面词的情感极性。现有方法致力于抽取图像和文本的情感特征。然而，图像和文本的各个特征不一定对最终的情感分析是有效的，图像和文本通常在方面词情感相关的区域外含有大量的冗余信息与噪声信息，并且图像和文本的不同区域可能对应不同方面词，导致在构建图像和文本特征抽取的初步阶段引入噪声。此外，图像和文本的方面词相关的情感极性可能是对立的，即两者存在交互信息。为了解决上述问题，提出结合局部感知与多层次注意力的MABSA模型。首先，设计局部感知模块，筛选与方面词语义相关的文本内容及图像区域；然后，引入多层次注意力模块，使用瓶颈注意力机制进行模态交互信息的提取，提高了情感信息的聚合准确率。实验结果表明，该模型能够在Twitter2015、Twitter2017、Multi-ZOL数据集上达到SOTA(State-of-the-Art)性能，显著优于同类模型。

来源：2025年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

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