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作者：王旭阳;章家瑜;
单位：兰州理工大学计算机与通信学院;
摘要：针对多模态情感分析中存在的模态间交互性差、时序性考虑不充分以及模态重要性不同等问题，本文提出一种基于跨模态增强网络的时序多模态情感分析框架(TCAN-SA)。首先，通过模态间交互模块增强各模态之间的信息交流；其次，引入双向时域卷积网络(BiTCN)层，以捕捉模态信息的时序特征；最后，采用多模态门控模块来平衡模态间的重要性差异。实验结果表明，该框架在公开数据集CMU-MOSI和CMU-MOSEI上表现优异，相较于现有模型，性能更为突出。
关键词：时域卷积;;多模态情感分析;;多模态融合;;门控单元;;Transformer
基金资助：国家自然科学基金(62161019)
