下载文档原格式
收稿日期:2021-04-07 修回日期:2021-08-11基金项目:国家社科基金项目(17CTQ022);国家级大学生创新训练计划项目(SZDG2020040);江苏研究生科研创新计划基金项目(KYCX20_0844)作者简介:王宇欣(2000-),女,研究方向为情感分析;韩 普,博士,副教授,硕导,研究方向为数据分析㊂注意力机制在情感分析中的应用研究王宇欣,方浩宇,张 伟,韩 普(南京邮电大学,江苏南京210003)摘 要:情感分析作为自然语言处理的一个重要研究领域,近年来一直是国内外研究的热点㊂注意力机制是计算机科学与认知神经科学的交叉研究方向,通过赋予权重的方式突出重要词汇,提高目标检测精准度,并增强神经网络模型的可解释性㊂在近年来的研究中,注意力机制在情感分析中的重要作用越来越明显,受到了国内外学界的关注㊂该文首先介绍了注意力机制的概念和内涵,并从不同角度对注意力机制进行分类;其次系统地阐述了注意力机制结合各类神经网络模型在情感分析中的应用;然后梳理了基于注意力机制的特征融合情感分析模型;接着对结合注意力机制的多模态情感分析进行整理;最后给出了注意力机制在情感分析中的研究趋势,该研究为注意力机制在情感分析中的进一步研究提供参考㊂关键词:注意力机制;情感分析;神经网络;多模态;深度学习中图分类号:TP391.1 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2022)04-0193-07doi:10.3969/j.issn.1673-629X.2022.04.033Application Research of Attention Mechanism in Sentiment AnalysisWANG Yu -xin ,FANG Hao -yu ,ZHANG Wei ,HAN Pu(Nanjing University of Posts &Telecommunications ,Nanjing 210003,China )Abstract :As an important application of natural language processing technology ,sentiment analysis is a hot research topic at home and a⁃broad.Attention mechanism is the intersection of computer science and cognitive neuroscience.It highlights important vocabulary by as⁃signing weights ,improves the accuracy of target detection and enhances the interpretability of neural network models.In recent years ,the important role of attention mechanism in sentiment analysis has become more and more obvious ,and it has attracted the attention of academic circles at home and abroad.Firstly ,we introduce the concept and connotation of attention mechanism and classify attention mechanism from different perspectives.Secondly ,we systematically explain the application of attention mechanism combined with various neural network models in sentiment analysis.Next ,we sort out the feature fusion sentiment analysis based on attention mechanism model ,and then sort out the multi -modal sentiment analysis combined with the attention mechanism.Finally ,the research trend of attention mechanism in sentiment analysis is proposed ,which provides a reference for the further research of attention mechanism in sentiment analysis.Key words :attention mechanism ;emotion analysis ;neural network ;multimodal ;deep learning0 引 言情感分析也称意见挖掘㊁文本倾向性分析[1]㊂用户情感分析对互联网治理㊁用户需求分析和网络舆情传播及引导发挥着重要作用,近些年成为社会各界的关注热点㊂传统的情感分析需要依赖情感词典和人工规则,无法胜任复杂任务的情感分析任务㊂近些年,循环神经网络(Recurrent Neural Network ,RNN )㊁卷积神经网络(Convolutional Neural Network ,CNN )等神经网络模型成为情感分析的主流研究方法㊂为提高深度学习中神经网络模型的可解释性,使其准确捕捉文本或语句中的关键情感词,减少噪音干扰,具有显著目标检测功能的注意力机制得到了广泛应用㊂Bahdanau 等[2]最初将注意力机制应用于机器翻译任务,借鉴图像处理任务中的注意力思想,对关键信息准确提取,提高了模型生成译文的质量㊂注意力机制不仅应用于机器翻译[2-3]㊁序列标注[4-5]和问答系统[6-7]等任务,而且常用于情感分析研究㊂在不同任务中,注意力机制都展现出了对长距离依赖关系的较第32卷 第4期2022年4月 计算机技术与发展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT Vol.32 No.4Apr. 2022强捕捉能力㊂鉴于以上考虑,该文从注意力机制概念和分类㊁与神经网络和特征的融合及多模态情感分析中的应用进行系统全面地分析㊂1 注意力机制的概念及分类1.1 注意力机制的概念1980年,Treisman等[8]针对视觉早期加工问题提出了注意的特征整合理论,该理论将注意力的选择机制分为检测独立特征的前注意阶段,以及可在独立特征之间建立联系,定位特征信息的注意阶段㊂前注意阶段收集并编码环境中有关特征,但该阶段并不能为后续处理过程提供直接空间关系,与注意并无关联㊂而注意阶段则是对前期收集的物体特征进行逻辑加工,整合得出该物体轮廓,并同已知的物体描述进行比较,得出需重点关注的特征㊂视觉注意力的特征整合理论具有自上而下加工㊁局部交互等特性,为深度学习中注意力机制的产生奠定了一定的理论基础㊂注意力机制体现了与视觉注意力相似的工作原理㊂,它结合了外部信息及内部感知,在神经网络发现输入数据的关键信息后,通过不断学习提高注意力对目标区域的观察精度,高效地分配有限资源㊂最早的注意力机制应用于机器翻译领域[2],该机制基于Encoder-Decoder框架[9]搭建,通过将输入序列转化为固定长度的向量实现编码,再将此前生成的固定长度向量转化为输出序列即完成解码㊂其中,输入序列表示为X={x1,x2, ,x m},输出序列表示为Y={y1,y2, ,y n},输入序列通过编码模块的非线性变换转化成语义编码C,再将其输入到解码模块转化为输出序列Y,具体计算公式如下:C=F(x1,x2, ,x m)(1)yi=G(C,y1,y2, ,y i-1)(2)该框架中引入注意力机制来解决序列长度增加导致解码精确性下降的问题,在编码解码过程中加入隐藏向量序列h i(i=1,2, ,n),可使模型借助输入序列传递的信息有选择性地筛选子集进行解码,其计算公式如下:Ci=∑n i=1a ij h i(3)假设查询为Q,数据源为S,关键字为K,权重为V,注意力值为A,序列中以键值对(K,V)的形式来储存源文本上下文中每一个元素,则注意力机制是Q 到一系列键值对(K,V)的映射函数㊂其中,注意力机制先计算q t与k i的相似度,得到注意力得分e i,相似度越高,表明某元素对于查询目标越重要,e i值越大;再用softmax函数对注意力得分e i进行归一化处理,突出重要元素的权重;最后根据权重系数对V值进行加权求和,获得注意力值A,具体计算公式如下: eti=F(qt,k i)(4)αti=softmax(eti)=exp(e ti)∑n i=1exp(e ti)(5)A((K,V),qt)=∑N i=1αti v i(6) 1.2 注意力机制的分类(1)全局注意力机制与局部注意力机制㊂根据关注范围,可分为全局注意力机制和局部注意力机制[3]㊂二者的区别在于前者在计算注意力机制值时考虑源文本序列中每个元素的权重系数,而后者仅考虑预测窗口内元素的权重分布,并采用高斯分布的计算方式增强注意力机制的运行效果㊂全局注意力存在噪声干扰,运行效果会随着源文本长度增加而减弱,同时在运行过程中会产生不必要的计算开销;局部注意力可更准确地对源文本中重要特征进行识别并提高其注意力权重,减少计算消耗㊂(2)软注意力机制和硬注意力机制㊂根据注意力机制在计算注意力值时的方法不同,注意力机制可分为软注意力机制和硬注意力机制[10]㊂软注意力机制在计算注意力值时,将输入的序列与对应的注意力权重加权求即可得到注意力值,其中注意力权重的取值范围在区间[0.1]内;而硬注意力机制则引入一个由注意力权重变换得到的变量,该变量取值仅为0或1,其注意力值由输入序列与新的变量加权求和后得到㊂新变量的引入导致硬注意力机制对单个元素只会采取关注或不关注的策略,即其用在情感分析领域中时只能对单个词进行关注,而无法准确关注上下文的情感信息,因此并不适用㊂(3)动态注意力机制㊂动态注意力将前一时刻包含实体表示和注意力值的注意力信息输入注意力网络,与上下文语句表示融合后通过得分计算,归一化后下一时刻的注意力值,再通过GRU网络得到新的实体表示㊂李丽双等[11]首次将动态注意力机制应用于特定目标的情感分类任务,该机制可以根据上下文信息动态改变目标实体表示和注意力值,有效地获取了目标实体上下文的情感特征,排除了以前误注意到的信息,降低了噪声干扰㊂(4)自注意力机制㊂自注意力机制[12]可应用于序列内部,通过计算将句子中任意两个词直接联系起来,进而捕获源文本序列内部元素间相互依赖的特征,解决了基于外部查询的编码器-解码器会导致忽视文本自身特性的问题㊂为应对不同任务以及模型性能提升的需求,自注意力不仅可以代替单独使用,也可以替换编码器或解码器㊃491㊃ 计算机技术与发展 第32卷并结合其他神经网络模型使用㊂(5)多头注意力机制㊂多头注意力机制在编码器与解码器中大量使用多头自注意力[13],对文本序列做多次并行注意力计算,允许模型同时关注不同位置的表示子空间的信息㊂为提高模型的并行计算能力,Vaswani等[13]将位置信息编码融入多头注意力,可以防止当前序列与后续序列的位置信息发生混淆,且由于多头注意力的每个头都经过降维处理,模型不会为实验带来过多的计算开销㊂李辉等[14]在情感分析中使用双层多头自注意力机制,学习并捕获文本中的词依赖关系及结构特征,提高了模型的精确度㊂2 结合注意力机制与神经网络的情感分析模型2.1 与循环神经网络结合的情感分析模型(1)注意力机制融入RNN的情感分析模型㊂循环神经网络在传统的多层BP神经网络隐藏层中建立了横向联系,并使用权重矩阵将上一时间序列中神经单元的值传递至下一时间序列中,使模型具备记忆功能㊂Rong等[15]设计出一种深度半监督的递归神经网络用于结构信息感知㊂Cai等[16]利用双向RNN[17]结合注意力机制进行多任务的情感分析㊂RNN具有记忆性㊁参数共享㊁图灵完备等特点,在对序列的非线性特征的学习时具有一定优势㊂但RNN仅依靠隐藏单元并不能很好地保存序列信息,随着时间推移,模型会忘记之前的状态信息,且由于激活函数的累乘,会出现梯度消失及梯度爆炸问题,训练困难度较大,应用范围受限㊂(2)注意力机制融入LSTM的情感分析模型㊂长短期记忆循环神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)[18]是RNN的变体㊂LSTM在RNN 的基础上,采用 细胞状态”的思想,增加了对过去状态的过滤,有选择地进行状态的记忆与遗忘,更好地结合注意力机制应用于情感分析任务㊂申静波等[19]为突出情感分析过程中单个词汇的重要贡献率,将注意力机制融入LSTM中,提高了分类效果㊂基于LSTM 能够捕捉文本前后情感语义关系的特点,顾军华等人[20]提出了CNN-Attention-LSTM模型㊂陈千等[21]在融合LSTM㊁CNN与注意力机制的基础上,提出了两种针对单标记和多标记情感分类任务的循环卷积注意力模型,实验表明该模型具有较强稳定性㊂段宇翔等人[22]设计了基于LSTM-CNNS的情感增强模型,结合情感词库和自注意力机制对中文微博文本进行情感分析㊂在以上情感分析任务中,注意力机制与LSTM 的融合降低了模型训练难度,同时充分利用了文本上下文中元素之间的相互关系,挖掘关键信息的价值㊂针对更细粒度的情感分析任务,彭祝亮等[23]在Bi-LSTM[24]中加入方面注意力模块,使模型可以同时对文本的不同方面进行独立训练,解决了方面情感分析中句子包含多方面情感特征或特征表示模糊时,无法有效提取情感特征的问题㊂Li等[25]在字编码的基础上结合Bi-LSTM和注意力机制,对带有网络俚语㊁表情符的中文微博文本进行幽默情感检测㊂Zhao等[26]提出了方面级情感分类模型,融合了Bi-LSTM㊁带有位置编码的双向注意力机制与图卷积网络,用情感图对方面情感的依赖关系进行建模㊂(3)注意力机制融入GRU的情感分析模型㊂门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)是由Cho等[27]提出的一种LSTM的变体模型,不同于LSTM输入门㊁遗忘门㊁输出门的三重门设定,GRU只有更新门与重置门㊂更新门控制了当前状态保存的前一时刻状态信息的量;重置门控制前一状态信息被忽略的程度㊂结构设计上GRU比LSTM网络更简单,整体训练速度更快,也同样可以解决RNN网络中的长依赖问题㊂袁和金等[28]利用多通道CNN进行不同粒度特征提取,再利用Bi-GRU集成文本特征,搭配注意力机制获得文本上下文情感特征㊂孙敏等[29]设计了并行混合网络框架,在模型的嵌入层采用CNN与Bi-GRU提取不同特点的文本特征,经特征融合后送入注意力机制来判断不同单词的重要程度,并完成情感分析任务㊂Liu等[30]首次将二维卷积注意力模块(CBAM)[31]应用于不同粒度级别的情感分析任务,并融合了Bi-GRU与带有注意力机制的二维CNN,研究表明,CBAM考虑了文档中复杂的组合语义和依赖关系,可以进一步提升模型效果㊂2.2 与卷积神经网络结合的情感分析模型卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络,最初应用于图像处理任务㊂该模型一般包含输入层㊁用于特征提取的卷积层㊁用于插入非线性特征的激励层㊁用于简化计算负责度和提取主要特征的池化层以及用于连接所有神经元并完成分类的全连接层㊂其具有权值共享㊁局部连接等特点,被广泛应用于情感分析任务中㊂Shin等[32]针对情感分析任务,提出将注意力机制有效融入CNN的方法,以提升传统CNN的鲁棒性㊂徐菲菲等[33]运用CNN的卷积模块提取文本初步特征,再利用注意力机制与最小门控单元[34]进行关键信息的优化与加强㊂朱烨等[35]利用k近邻算法得到加权文本矩阵,并与原始文本矩阵融合构建注意力,最后利用双通道CNN对文本进行情感分类,该模型可以有效利用文本特征间的依赖关系,获取更多有用信息㊂在CNN整体框架中,将低层特征加权组合形成了㊃591㊃ 第4期 王宇欣等:注意力机制在情感分析中的应用研究高层特征,即计算前一层的激活值与后一层神经元权重乘积的和,并通过非线性激活函数进行激活㊂这些操作使得高低层特征之间的位置关系变得模糊,传统CNN模型在文本分析中会存在上下文语义丢失等问题㊂2.3 与混合神经网络结合的情感分析模型为解决传统CNN在文本分析中丢失上下文语义㊁最大池化操作中丢失大量特征信息等问题,陈洁等[36]提出了并行混合神经网络,该模型将Bi-GRU融入CNN输出端,并在CNN卷积层和Bi-GRU输出端插入注意力机制,从而保留较多语义特征,提高了情感分析的精准度㊂杨长利等[37]在混合神经网络层融合胶囊网络㊁Bi-GRU与注意力机制,使其自适应地感知上下文信息,在提取局部特征㊁减少池化层信息丢失的同时,又兼顾处理文本序列全局特征,提高情感分类准确度㊂王丽亚等[38]提出字符级联合网络特征融合模型,先利用Skip-gram模型提取字符级词向量,再使用Bi-GRU和CNN-BiGRU并行的联合网络提取其中的特征,并利用前馈注意力模型进行筛选㊁降噪,完成情感分析㊂2.4 与其他神经网络结合的情感分析模型(1)注意力机制融入胶囊网络的情感分析模型㊂CNN的池化虽然可以通过压缩数据尺寸㊁减少实验参数使模型加速收敛,并控制过度拟合㊁减少计算损耗,但相对应地会使部分重要数据丢失,降低了模型分辨率㊂为弥补CNN无法动态识别图像㊁位置信息表示模糊的不足,Sabour等[39]提出胶囊网络模型,利用平移可变性特点多角度识别图像中的物体,精确图中事物的位置关系,并通过动态路由算法分割高度重叠的对象㊂王家乾等[40]将多头自注意力机制用于获取语义信息,胶囊网络用于获取空间位置信息,多头交互注意力机制用于信息融合㊂该模型捕捉了中长距离语义信息和位置特征信息,提高了模型性能㊂杨长利等[37]提出了双通道混合神经网络模型,将注意力机制分别与胶囊网络㊁双向门限循环单元Bi-GRU相结合,使其自适应地感知上下文信息并提取影响文本情感分析的文本特征㊂(2)注意力机制融入其他神经网络的情感分析模型㊂切片循环神经网络(SRNN)[41]利用切片思想,在不改变序列中循环结构的基础上,实现RNN的并行化㊂该模型将输入序列分割成最小的等子序列,循环单元可同时在每层的每个子序列中同时工作,信息通过多层神经网络传输㊂实验结果证明,在不改变循环单元的情况下,SRNN的运行速度比RNN结构快135倍㊂陈虎等[42]将注意力机制与双向切片门控循环单元结合,切片后的多个子序列输入到Bi-GRU中,并通过注意力机制对其隐藏状态进行加权计算㊂实验表明,该模型可以弥补低层网络的长期依赖型损失,充分提取文本语义特征㊂通过已有研究可知,在神经网络中融入注意力机制可取得更好的情感分析效果㊂在与神经网络结合时,注意力机制通常用CNN的卷积层与池化层之间,或者用在Bi-LSTM,Bi-GRU等模型输出之后,以提高重要信息的权重㊂由于CNN更善于抽取上下文中的局部信息,而GRU更善于捕获文本序列的全局信息,因此,基于CNN㊁Bi-GRU和注意力机制的并行混合神经网络模型(CA-BGA)[36]具有更好的效果㊂在CA-BGA模型中,自注意力机制分别与CNN和Bi-GRU融合以提取局部特征和全局特征㊂实验表明,该模型比CNN加注意力机制效果高出8.24%,注意力机制将模型性能提升了1.65%㊂3 基于注意力机制的特征融合情感分析模型3.1 融合基本特征的情感分析模型在文本情感分析中,名词㊁动词㊁形容词等实词相比介词㊁连词等虚词更突出情感信息㊂为减低虚词的噪声干扰,突出目标元素,提高模型精确度,曾碧卿等[43]采用局部注意力卷积神经网络从词和词性两种特征中提取篇章特征,在词特征通道和词性特征通道获取到特征表示后,在全局注意力层对两种特征进行特征融合㊂王家乾等[40]将Glove词向量和Bi-GRU 分别结合多头自注意力机制,获取并融合上下文和目标词的语义特征,接着通过胶囊网络获取相应的位置特征,并使用多头交互注意力机制将位置与语义特征进行拼接,最终完成情感分析㊂为发挥表情符号对识别微博文本情感极性的辅助作用,提升模型精度,谭皓等[44]在Bi-LSTM中融入表情符注意力机制,将文本与表情符同时训练以得到含有上下文信息的表情符向量㊂韩萍等[45]将融入表情符号特征的基本语义向量作为模型输入,并利用带有位置信息的多维自注意力机制对词向量进行注意力计算,得到语句的权重矩阵并提取句子特征向量,最后完成情感分类㊂针对情感分析中否定词㊁副词等情感修饰词未被充分利用的现状,谢润忠等[46]建立了含有情感修饰词和情感词的情感语言库,经过BERT预训练得到的情感语言库词向量与语料词向量,并分别输入基于双通道注意力机制的全连接神经网络和Bi-GRU 提取情感与语义信息特征㊂3.2 融合深层特征的情感分析模型蓝亦伦等[47]通过自编码器得出视觉和情感语义㊃691㊃ 计算机技术与发展 第32卷的联合嵌入特征,再利用注意力机制确定图像中与联合嵌入特征相关的显著区域,并基于该区域构建情感分类器,解决了视觉与文本特征存在差异的问题㊂为提升模型对句法信息和词依存关系的捕获能力,陈佳伟等[48]使用多头自注意力机制获取语义信息,并通过图卷积网络获取句子依存树中的句法信息和词依存关系,最后输入GTRU[49]完成情感分析任务㊂由于传统文档级情感分析中存在语义理解不足等问题,刘广峰等[50]先通过层级LSTM提取深层情感特征,再利用LDA算法计算得到的主题分布矩阵构建注意力机制提取文档特征,并依据上述两种特征进行情感分析㊂通过已有文献可以发现,在特征融合的情感分析模型中,注意力机制不仅可以提高重要词汇的权重,还可以捕获深层语义信息及融合多种特征㊂在融合基本特征的情感分析模型中,词性和位置特征可以降低虚词和连词等对实验的干扰;表情符号和否定词包含较为强烈的情感信息,融合这些特征后可以提升模型的准确率㊂在融合深层特征的模型中,语义嵌入㊁句法依存和主题信息可以提升模型对词语间关系和词语与主题间关系的识别精度,以及语义信息的捕获能力㊂4 基于注意力机制的多模态情感分析模型4.1 结合文本与图像的多模态情感分析在文本与图像结合的多模态应用中,早期的多模态分析不能充分挖掘多模态数据的研究价值㊂为提高多模态情感分析的性能,Huang等[51]将两个分别针对图像和文本信息的独立单峰注意力机制,与基于中间融合的多模态注意力机制,通过后期融合完成情感预测㊂Truong等[52]利用注意力机制将视觉信息应用于句子级别的对齐,解决了文本与图像信息融合过程中会产生向量空间不一致的问题㊂Man等[53]在通过CNN获得图像的局域地图后,利用注意力机制辅助神经网络获取全局特征,最后由张量融合网络[54]将图像特征与LSTM提取的文本特征融合,达到获取局部关注特征与全局上下文特征的目的㊂4.2 结合文本与语音的多模态情感分析针对文本和语音的多模态分析任务,Xu等[55]以Bi-LSTM为主框架,通过语音编码㊁语音识别文本编码以及基于注意力机制的多模态融合网络三个模块,实现了音频和识别文本在时序空间的交互㊂吴良庆等[56]先获得语音及文本的情绪和情感单模态特征,再分别获取情绪特征对应的情感特征得到完整的情绪特征单模态表示,之后通过自注意力机制捕获各模态间的交互特征,最终得到多模态情绪与情感表示㊂4.3 针对视频的多模态情感分析针对视频的多模态分析任务,王雨竹等[57]使用Bi-GRU分别从视频中获取文本㊁语言和图像的模态数据,利用模态间上下文感知注意力机制,捕获并融合各模态与上下文交互信息,将多模态特征合并输入分类器及回归器完成情感分析㊂针对包含视频㊁短视频和表情包等多模态情感分析任务,注意力机制一方面可以提取不同模态的特征,完成各模态间信息的融合,另一方面可以完成模态间信息对齐以解决向量空间不一致的问题㊂已有研究多使用神经网络提取不同模态的信息,并通过融合特征或提取交互特征的方式,完成多模态情感分析㊂5 研究趋势随着深度学习的不断发展,注意力机制的更多特性被不断挖掘并应用在情感分析领域,如何使其适应不同需求的分析任务是当前学界关注的热点㊂基于当前的最新研究成果,结合注意力机制的情感分析研究趋势主要表现在以下两点㊂(1)反讽以及多模态情感的辨别㊂在情感分析中,反讽㊁讽刺等作为难以辨别真实意图的情感表达方式,一定程度上降低了模型准确度㊂未来,研究学者可以尝试利用多模态注意力机制来解决反讽情感难以检测的问题,通过捕捉说话者细微的动作变化,并结合所述文字或话音信息,分析人们是在正常表述情感状态,还是在利用反讽或自嘲强调自己与他人不同的立场㊂融合不同模态信息可以增强模型对模糊语义的感知与判断㊂(2)自注意力机制的应用延伸㊂近年来,出现了针对图像识别任务的注意力机制衍生模型,如通过对各特征通道间的作用关系进行建模,提高重要特征通道的权重的Squeeze-and-Excitation Network(SENet)[58]㊁包含通道注意力和空间注意力的注意力模块CBAM[31]以及通过十字交叉的注意力网络获取长依赖关系的Criss Cross Network (CCNet)[59]㊂这些衍生模型较传统注意力机制的效果有明显提高,后续可以应用于情感分析任务㊂6 结束语首先介绍了注意力机制的概念和常见类型;其次对注意力机制与常用神经网络模型CNN㊁RNN及其衍生模型㊁胶囊网络及几种神经网络的混合模型等进行了系统阐述;接着基于注意力机制并梳理了融合文本基本和深度特征的情感分析模型;然后对注意力机制在多模态情感分析中的应用进行分类整理;最后给出了注意力机制在情感分析任务中的研究趋势,为该领域的发展提供进一步参考㊂㊃791㊃ 第4期 王宇欣等:注意力机制在情感分析中的应用研究。
融合多特征和注意力机制的多模态情感分析模型融合多特征和注意力机制的多模态情感分析模型在当今互联网时代，人们对于信息和情感表达的需求越来越迫切，情感分析作为自然语言处理和人机交互领域的一个重要任务，被广泛应用于社交媒体上的情感倾向分析、产品评论的情感评价等方面。
然而，传统的情感分析主要关注文本的情感分类，而忽略了视觉和语音等其他重要的信息来源，这种单模态的情感分析模型无法准确地捕捉多模态环境下的情感信息，因此需要发展一种融合多特征和注意力机制的多模态情感分析模型。
多模态情感分析模型是将文本、图像和语音等多种信息融合在一起进行情感分析的模型。
其中，文本特征主要表达情感信息的文字内容，图像特征主要表达情感信息的视觉部分，语音特征主要表达情感信息的声音部分。
而注意力机制是一种机制，能够根据情感的重要程度，为特征分配不同的权重。
为了实现融合多特征和注意力机制的多模态情感分析模型，我们提出了一种基于深度学习的框架。
首先，我们使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对文本特征进行提取。
CNN通过卷积层和池化层的结合，能够有效地提取文本中的局部特征，并通过全连接层将提取的特征映射到情感分类的结果上。
其次，我们使用卷积神经网络和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）对图像特征进行提取。
图像特征的提取主要包括两个步骤：首先，我们使用卷积神经网络提取图像的局部特征；然后，我们使用循环神经网络对提取到的特征进行整体建模。
循环神经网络能够捕捉图像特征之间的时序关系，从而更好地表达情感信息。
最后，我们使用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）对语音特征进行提取。
LSTM是一种能够处理时间序列数据的循环神经网络，它能够有效地捕捉语音特征之间的长期依赖关系。
在特征提取的过程中，我们引入了注意力机制。
注意力机制主要包括两个部分：首先，根据文本、图像和语音三种特征的相似度，计算各特征的权重；然后，根据特征的权重，将不同特征的表示按权重进行加权融合。
自注意力机制特征融合的例子自注意力机制是一种用于将不同层次、不同位置的特征进行融合的方法，其通过计算特征之间的相关性，将更重要、更相关的特征加权融合，从而提升模型的性能。
下面将以自注意力机制特征融合的例子为题，列举10个具体应用场景。
1. 机器翻译：在机器翻译任务中，可以使用自注意力机制对源语言和目标语言的词语进行特征融合，从而提升翻译的准确性和流畅性。
例如，在编码器-解码器模型中，可以使用自注意力机制将编码器的隐藏状态与解码器的输入进行融合，以便更好地捕捉源语言和目标语言之间的关联。
2. 文本分类：在文本分类任务中，可以使用自注意力机制对文本中的词语进行特征融合，从而提取出与分类任务相关的重要特征。
例如，在长文本分类任务中，可以使用自注意力机制对文本中的不同句子进行特征融合，以便更好地捕捉句子之间的相关性。
3. 语言建模：在语言建模任务中，可以使用自注意力机制对上下文中的词语进行特征融合，从而提取出与当前词语生成相关的重要特征。
例如，在Transformer模型中，可以使用自注意力机制对上下文中的所有词语进行特征融合，以便更好地预测当前词语。
4. 命名实体识别：在命名实体识别任务中，可以使用自注意力机制对句子中的每个词语进行特征融合，从而提取出与命名实体识别相关的重要特征。
例如，在BERT模型中，可以使用自注意力机制对句子中的每个词语进行特征融合，以便更好地识别命名实体。
5. 情感分析：在情感分析任务中，可以使用自注意力机制对句子中的每个词语进行特征融合，从而提取出与情感相关的重要特征。
例如，在Self-Attention情感分析模型中，可以使用自注意力机制对句子中的每个词语进行特征融合，以便更好地判断句子的情感倾向。
6. 图像描述生成：在图像描述生成任务中，可以使用自注意力机制对图像中的不同区域进行特征融合，从而提取出与图像描述相关的重要特征。
例如，在Show, Attend and Tell模型中，可以使用自注意力机制对图像中的不同区域进行特征融合，以便更好地生成准确的图像描述。
《深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究》篇一一、引言计算机视觉作为人工智能的重要分支，旨在模拟人类视觉系统，对图像、视频等视觉信息进行自动识别与处理。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，其在计算机视觉领域的应用日益广泛，为众多行业带来了巨大的技术变革。
本文将探讨深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究。
二、深度学习与计算机视觉深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建多层次的神经网络模型，对输入的图像、声音、文本等数据进行特征提取和分类，以实现识别、预测、决策等任务。
计算机视觉是利用计算机模拟人类的视觉功能，通过图像识别、物体检测、图像处理等技术对视觉信息进行感知和理解。
深度学习的应用极大地推动了计算机视觉技术的发展。
三、深度学习在计算机视觉的关键技术研究1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域最常用的模型之一。
通过卷积层、池化层等结构的组合，实现对图像特征的提取和分类。
在目标检测、图像分类、人脸识别等任务中发挥着重要作用。
目前，研究者们正在尝试优化卷积神经网络的性能，如提高其泛化能力、降低计算复杂度等。
2. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种深度学习模型，通过生成器和判别器的竞争和合作，生成高度逼真的图像或视频。
在图像生成、视频生成、图像修复等领域具有广泛应用。
研究者们正努力改进GAN 的稳定性，并探索其在不同场景的应用。
3. 迁移学习与微调（Transfer Learning and Fine-tuning）迁移学习利用预训练模型在新的任务中进行微调，提高模型的泛化能力。
在计算机视觉领域，迁移学习已被广泛应用于目标检测、语义分割等任务。
此外，研究者们还在探索如何优化迁移学习的过程，以实现更高效的模型训练和推理。
4. 注意力机制（Attention Mechanism）注意力机制是一种模仿人类视觉注意力的机制，通过对输入数据进行加权处理，使模型能够关注到重要的信息。
神经网络中的注意力机制与应用案例近年来，神经网络在人工智能领域的应用越来越广泛。
其中，注意力机制作为一种重要的技术手段，被广泛应用于各种任务中，如图像识别、自然语言处理等。
本文将介绍神经网络中的注意力机制原理，并通过一些应用案例来展示其在实际问题中的效果。
一、注意力机制的原理注意力机制是指神经网络在处理信息时，通过对不同部分的关注程度进行动态调整，从而提高模型对重要信息的感知能力。
在传统的神经网络中，每个输入特征都被平等对待，而注意力机制则能够根据输入的不同特征，自动调整其权重，使得网络更加关注重要的信息。
注意力机制的实现方式有多种，其中一种常见的方式是使用注意力权重来对输入进行加权求和。
具体而言，网络通过学习得到一组权重，用于对输入进行加权，从而得到加权后的特征表示。
这样一来，网络就能够更加关注那些对当前任务更加重要的特征。
二、图像识别中的应用案例图像识别是一个典型的应用场景，其中注意力机制能够帮助网络更好地理解图像中的重要信息。
以目标检测为例，传统的方法通常将图像分成若干个区域，然后对每个区域进行特征提取和分类。
而使用注意力机制的方法则能够根据图像中各个区域的重要性，自动调整其权重，从而提高目标检测的准确性。
在图像生成领域，注意力机制也发挥着重要的作用。
例如，生成对抗网络（GAN）中的注意力机制能够帮助网络更好地理解图像中的细节信息，从而生成更加逼真的图像。
通过对生成网络的注意力进行引导，网络能够更加关注真实图像中的重要部分，从而生成更加真实的图像。
三、自然语言处理中的应用案例在自然语言处理领域，注意力机制也被广泛应用于机器翻译、文本摘要等任务中。
以机器翻译为例，传统的方法通常将整个输入句子编码为一个固定长度的向量，然后通过解码器生成目标语言的句子。
而使用注意力机制的方法则能够根据源语言句子的不同部分，自动调整其权重，从而更好地理解源语言句子中的重要信息，提高翻译的质量。
在文本摘要中，注意力机制能够帮助网络更好地理解输入文本中的重要信息，从而生成更加准确、有用的摘要。
深度学习及其应用_复旦大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.GAN中的Mode Collapse问题是指什么？答案:生成器只生成少数几种样本2.有关循环神经网络（RNN）变种的说法哪些是正确的？答案:RNN的变种增加了网络的复杂性，训练过程难度一般会大一些。
_RNN的变种可以在某些方面改进RNN的不足，例如减少梯度消失、输入句子词汇上文文语义获取等_这些RNN的变种结构都有一定的调整，但大多都可以处理时序数据的分类或预测问题。
3.以下说法错误的有哪些？答案:类似VGG、GoogLeNet等网络，AlexNet采用了卷积块的结构。
_为了获得不同尺度的特征，GoogLeNet采用了1X1,3X3,7X7等不同尺度的卷积核。
_ResNet卷积神经网络使用了批量标准化(BN)增加了网络的训练稳定性，并像VGG算法利用了skip链接减少信息的损失。
4.循环神经网络一般可以有效处理以下哪些序列数据？答案:随时间变化的数值型参数_声音_文本数据5.循环神经网络的损失函数是所有时刻的输出误差之和。
答案:正确6.长短期记忆网络（LSTM）通过遗忘门减少一般循环神经网络（RNN）的短期记忆不足，但增加算法的计算复杂度。
答案:正确7.循环神经网络的深度是由RNN cell的时刻数量，或者是隐层的数量确定的，2种说法都有一定的道理。
答案:正确8.循环神经网络（RNN)每一个时间步之间的迁移中使用了共享参数（权重等），与前馈神经网络比较更不容易引起梯度消失问题答案:错误9.以下有关生成对抗网络的说法哪个是错误的？答案:生成器和判别器的代价函数在训练过程中是同时优化的10.有关生成对抗网络（GAN）的代价函数，下面哪个说法是错误的？答案:一般来说，GAN通过训练总能达到代价函数的极小值11.在目标检测算法中，IoU（Intersection over Union）主要用于？答案:度量检测框和真实框的重叠程度12.下面哪种情况可能不能使用生成对抗网络实现？答案:机器人取名字13.对于生成对抗网络（GAN）的训练，下面哪个说法是正确的？答案:如果判别器发生了过拟合，那么生成器可能会生成一起很奇怪的样本14.在DCGAN中，判别器的激活函数可以使用Leaky ReLU，而不采用Sigmoid的原因是以下哪个？答案:防止判别器在训练过程中发生梯度消失，降低鉴别器的能力15.有关生成器和判别器的代价函数，以下哪个说法是错误的？答案:通过一同调整生成器和判别器的权重等参数，达到两者总的代价函数平衡16.有关生成器和判别器的交叉熵代价函数，以下哪个说法是错误的？答案:当训练生成器时，希望判别器的输出越逼近0越好17.有关获得较高质量生成样本的隐向量z的说法，下面说法错误的是哪个？答案:可以随机取值18.与卷积神经网络不同，循环神经网络因为固有的时序性，很难在GPU上做并行训练。
文本和图像特征融合
特征拼接就是简单的将文本模态进行简单线性变换，转换成图像模态需要的特征向量尺寸，然后将文本特征向量与图像特征向量进行拼接，在StackGAN和StackGAN++中用到过。
随着注意力机制的发展，跨模态注意力可以为图像的每个子区域计算一个单词的上下文向量，其首先在AttnGAN中得到应用，AttnGAN在单词的水平上实现了单词与图片中的某个子区域的映射，自动选择字级条件以生成图像的不同子区域。
然而，随着图像尺寸的增大，计算成本迅速增加。
此外，自然语言描述采用高级语义，而图像的一个子区域相对较低。
因此，它无法很好地探索高级语义来控制图像生成过程，尤其是对于具有多个对象的复杂图像效果很差。
利用自然语言描述中的语言线索（linguistic cues）来调节条件批处理归一化，主要目的是增强生成网络特征图的视觉语义嵌入。
它使语言嵌入能够通过上下缩放、否定或关闭等方式操纵视觉特征图，其可以从输入中获取到语句级和词级两个层次上的语言线索。
在SSA-GAN中，其将CBN进行了进一步的发展，作者提出的语义空间条件批量规范化（S-SCBN）将掩码预测器输出的掩码图添加到SCBN中作为空间条件，。
机器翻译中的多模态输入和输出处理方法研究机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机技术将一种自然语言的信息转化为另一种自然语言的过程。
随着深度学习技术的发展，机器翻译在实现自动化语言转换上取得了巨大的突破。
然而，传统的机器翻译方法只以文本数据为输入和输出，无法处理图像、音频等多模态输入和输出。
因此，为了更贴近人类翻译过程，研究人员开始探索如何处理多模态数据的机器翻译问题。
一、多模态机器翻译简介多模态机器翻译（Multimodal Machine Translation，MMT）是一种处理多模态数据的机器翻译方法，它可以接受图像、音频等不同形式的输入，并生成对应的翻译文本，或者接受文本输入，并生成对应的图像或音频输出。
与传统的机器翻译方法相比，MMT不仅可以提供更全面的翻译结果，还可以通过丰富的多模态信息来改善翻译质量。
二、多模态输入处理方法1. 图像输入处理图像输入是指将一张图像作为机器翻译的输入。
处理图像输入的方法主要有两种：基于注意力机制的方法和基于卷积神经网络的方法。
基于注意力机制的方法通过计算图像和文本之间的相似度，将图像的信息融合到文本的表示中。
这类方法通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）提取图像的特征，然后通过注意力机制将图像特征与文本特征进行融合。
基于卷积神经网络的方法则直接使用卷积神经网络对图像进行处理。
这类方法通常使用卷积层提取图像的局部特征，然后通过全连接层和注意力机制将图像特征与文本特征进行融合。
2. 音频输入处理音频输入是指将一段音频作为机器翻译的输入。
处理音频输入的方法主要有两种：基于声学特征的方法和基于语音识别的方法。
基于声学特征的方法通过将音频转化为声学特征，如梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）等，然后使用类似于处理图像的方法将声学特征与文本特征进行融合。
多模态注意力机制详解 多模态注意力机制是一种用于处理多媒体数据的方法，它可以帮助我们在处理多种类型的信息时，更加准确地引导注意力。多模态数据通常包括图像、文本、音频和视频等各种形式的内容，而多模态注意力机制可以帮助我们集中注意力于其中最重要的部分。以下将详细介绍多模态注意力机制的工作原理和应用。
多模态注意力机制的核心思想是将多模态数据中的不同部分进行加权处理，以确定它们的重要性。在传统的处理方法中，我们往往会将不同类型的数据分开处理，比如对图像使用卷积神经网络，对文本使用循环神经网络。但是这种方法忽略了数据之间的关联性，很容易出现信息的不一致。而多模态注意力机制则可以很好地解决这个问题。
多模态注意力机制的工作原理可以分为两个步骤：首先是模态注意力计算，然后是融合注意力加权。
在模态注意力计算阶段，机器学习模型会根据输入的多模态数据分别计算出各个模态的注意力分数。这些分数可以反映每个模态在整个多模态数据中的重要性。具体而言，模型会针对每个模态进行特征提取，并将特征映射到一个注意力得分。常用的方法有基于注意力机制的Transformer模型，它可以通过自注意力机制获取输入序列内部的关联信息。
在融合注意力加权阶段，模型将根据注意力分数对不同模态的特征进行加权融合。注意力得分越高的模态在融合过程中所占比重越大，从而更好地捕捉到重要的信息。这个过程可以通过简单的加权平均或者更复杂的融合算法来实现，具体方法可以根据任务需求来选择。
多模态注意力机制在许多任务中都有广泛的应用，比如图像描述生成、视频分类、音频识别等。在图像描述生成任务中，每个模态的注意力机制可以帮助模型选择正确的图像区域和文本特征，生成更准确的描述。而在视频分类任务中，多模态注意力机制可以通过对视频中的不同帧进行注意力加权，识别出关键帧，提高分类准确度。在音频识别任务中，多模态注意力机制可以帮助模型关注音频信号中的重要部分，提高识别质量。
