基于注意力的多层次混合融合的多任务多模态情感分析
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摘 要：针对多模态情感分析中的模态内部特征表示和模态间的特征融合问题，结合注意力机制和多任务学习，提出了一种基于注意力的多层次混合融合的多任务多模态情感分析模型MAM（multi-level attention and multi-task）。首先，利用卷积神经网络和双向门控循环单元来实现单模态内部特征的提取；其次，利用跨模态注意力机制实现模态间的两两特征融合；再次，在不同层次使用自注意力机制实现模态贡献度选择；最后，结合多任务学习获得情感和情绪的分类结果。（剩余13757字）
