深度学习完成多模态情感分析综述。主要介绍多模态情感分析的概念、背景、意义。总结了多模态融合技术和交互技术，讨论多模态情感分析未来发展。

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面向深度学习的多模态融合技术是指机器从文本、图像、语音和视频等领域获取信息实现转换与融合以提升模型性能。多模态融合技术发展前期，以提升深度学习模型分类与回归性能为出发点，阐述多模态融合架构、融合方法和对齐技术。重点分析联合、协同、解编码器三种融合架构在深度学习中的应用情况与优缺点，以及多核学习、图像模型和神经网络等具体融合方法与对齐技术，在此基础上归纳多模态融合研究的常用公开数据集，并对跨模态转移

仅对全局语义信息进行编码与处理，不涉及细粒度语义信息建模，所以匹配效率通常较高。其不能充分理解各模态内蕴含的丰富语义信息，甚至引入噪声为了有效解决图像-文本匹配的模态内语义理解与建模的挑战，基于局部特征的匹配方法设计不同的注意力机制以及图卷积网络，来挖掘各个模态内有用的细粒度实体信息以及实体间关联关系。为了提升模态间语义的对齐和匹配，许多基于注意力机制的模态间关联性关系建模策略提出。通过对关键性跨

深度学习完成多模态情感分析综述。主要介绍多模态情感分析的概念、背景、意义。总结了多模态融合技术和交互技术，讨论多模态情感分析未来发展。

如果w1和w2两个单词词义相近，那么w1和w2两个单词的向量表达应该是类似或相近的。word2vec尝试去表达单词之间的关系。

目前 VQA 数据集没有考虑图像中文本传递的丰富语义信息。

面向深度学习的多模态融合技术是指机器从文本、图像、语音和视频等领域获取信息实现转换与融合以提升模型性能。多模态融合技术发展前期，以提升深度学习模型分类与回归性能为出发点，阐述多模态融合架构、融合方法和对齐技术。重点分析联合、协同、解编码器三种融合架构在深度学习中的应用情况与优缺点，以及多核学习、图像模型和神经网络等具体融合方法与对齐技术，在此基础上归纳多模态融合研究的常用公开数据集，并对跨模态转移

面向深度学习的多模态融合技术是指机器从文本、图像、语音和视频等领域获取信息实现转换与融合以提升模型性能。多模态融合技术发展前期，以提升深度学习模型分类与回归性能为出发点，阐述多模态融合架构、融合方法和对齐技术。重点分析联合、协同、解编码器三种融合架构在深度学习中的应用情况与优缺点，以及多核学习、图像模型和神经网络等具体融合方法与对齐技术，在此基础上归纳多模态融合研究的常用公开数据集，并对跨模态转移

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