Multimodal affektiv databehandling, lära sig känna igen och tolka mänsklig påverkan och subjektiv information från flera datakällor, är fortfarande utmanande eftersom: (i) det är svårt att extrahera informativa funktioner för att representera mänskliga effekter från heterogena ingångar; (ii) nuvarande fusionsstrategier bara sammansmälta olika metoder på abstrakta nivåer, ignorerar tidsberoende interaktioner mellan metoder. Genom att ta itu med sådana frågor inför vi en hierarkisk multimodal arkitektur med uppmärksamhet och fusion på ordnivå för att klassificera känslor och känslor på talnivå från text- och ljuddata. Vår introducerade modell överträffar state-of-the-art metoder på publicerade dataset, och vi visar att vår modell synkroniserade uppmärksamhet över modaliteter erbjuder visuell tolkningsbarhet.
Multimodal anpassning på ordnivå gav toppmoderna resultat när det gäller uppgifterna för känslo- och känsloigenkänning.
Multimodal Affective Analysis Using Hierarchical Attention Strategy with Word-Level Alignment
{'venue': 'Proceedings of the conference. Association for Computational Linguistics. Meeting', 'journal': 'Proceedings of the conference. Association for Computational Linguistics. Meeting', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}