【FMMT】基于模糊多模态变压器模型的个性化情感分析

碰到很难的文献看不懂，不应该感到灰心，应该冲动，由于外审估计也看不太懂，那么学明白了可以吓唬他

    缺陷一：输入依赖性与上下文建模不足​​
  

   

• ​​缺陷形貌​​：
       
  
  • 传统自留意力机制缺乏因果关系，难以捕捉序列汗青背景     
    
  • 多模态数据间的复杂依赖关系未被充实建模     
    
  • CNN/RNN类模型在长文本中忽略词间语境语义   
    
     
  
• ​​对应创新​​：
  ▶ 提出​​模糊多模态Transformer（FMMT）​​，通过三分支架构（音频/视觉/文本）联合建模
  ▶ 改进自留意力机制，加强多模态数据交互能力
  ▶ 引入文本自留意力加强长文本特征提取  
  

  ​​缺陷二：情绪不确定性处理缺失​​

  

   

• ​​缺陷形貌​​：
       
  
  • 现有模型忽视情绪生成的动态性与个体差异     
    
  • 无法处理人类情感固有的模糊性和不可预测性     
    
  • 生理信号与情绪状态的非线性关系建模不足   
    
     
  
• ​​对应创新​​：
  ▶ 集成​​模糊数学理论​​，量化情绪不确定性
  ▶ 设计​​情绪置信区间决策机制​​，将确定性输入转化为模糊情绪空间
  ▶ 开发​​情绪通道​​概念模拟不确定性传播  
  

  ​​缺陷三：时间动态性建模不足​​

  

   

• ​​缺陷形貌​​：
       
  
  • 情绪状态的时间演化过程未被有效追踪     
    
  • 现有时间序列模型存在梯度消失/爆炸标题   
    
     
  
• ​​对应创新​​：
  ▶ 提出​​新型时间嵌入技术​​，显式建模情绪状态演变
  ▶ 通过Transformer的并行时序处理克服RNN类模型缺陷  
  

  ​​缺陷四：个性化因素缺失​​

  

   

• ​​缺陷形貌​​：
       
  
  • 机器化特征工程忽视个体认知差异     
    
  • 情绪表达缺乏个性化适应能力     
    
  • 刺激-反应模型过于抽象缺乏实操性   
    
     
  
• ​​对应创新​​：
  ▶ 构建​​个性化情绪空间​​，整合个体差异参数
  ▶ 提出​​情绪状态转换机制​​，模拟个体化认知过程
  ▶ 在MEC数据集中验证模型个性化适应能力  
  

  ​​缺陷五：现实应用局限​​

  

   

• ​​缺陷形貌​​：
       
  
  • 大数据依赖限制数据稀缺场景应用     
    
  • 计算资源麋集导致部署困难     
    
  • 安全隐私掩护机制缺失   
    
     
  
• ​​对应创新​​：
  ▶ 开发轻量级多模态融合架构降低计算开销
  ▶ 结合安全多方计算（MPC）加强隐私掩护
  ▶ 通过模糊理论提升小数据场景鲁棒性  
  

  创新体系核心亮点

  

   

• ​​首个人机情绪交互统一框架​​：同时覆盖感知（FMMT）与表达（置信决策+情绪通道）双环节   
  
• ​​不确定性量化突破​​：模糊数学与深度学习深度融合，情绪预测误差降低19.6%（论文实验数据）   
  
• ​​时间-个性化双驱动​​：时间嵌入技术使情绪状态追踪精度提升23%，个性化模块使跨用户适应速度提升40%  
  

  abstract

在人机交互（HCI）和人机交互（HRI）领域，分析和检测人的意图和情感是改善用户与机器之间沟通的紧张手段。只管在利用开始进的（SOTA）基于变压器的模型方面取得了重大希望，但在管理复杂的输入相互依赖性和提取复杂的上下文语义方面仍然存在各种障碍。别的，它缺乏现实适用性，难以准确捕捉和有效管理人类情感固有的复杂性和不可预测性。在认识到已确定的研究差距，我们引入了一个鲁棒和创新的模糊多模态变压器（FMMT）模型。我们新颖的模糊变形模型通过三个不同的分支同时分析音频、视觉和文本数据，从而独专程提高了对情感上下文的理解。它结合模糊数学理论，并引入独特的时间嵌入技术来追踪情绪状态的演变，有效地处理了人类情绪固有的不确定性，从而填补了情感人工智能的重大空白。在FMMT模型的基础上，我们进一步探索了情感表达方法。别的，还举行了与SOTA基线方法和详细溶解研究的性能比较分析。结果表明，所提出的FMMT方法的性能优于基线方法。末了，通过对不确定性情绪的验证和结合个性化因素对情绪状态转换的分析，对所设计方法的实用性举行了详细的实验验证和实证分析。总的来说，我们的研究通过实现一种新的模糊变压器模型，对情绪分析做出了重大贡献。该模型加强了情绪感知，并改进了分析情绪表达的方法，从而优于先前的研究。
intro

背景

情感分析是人机交互（HCI）和人机交互（HRI）领域中最活跃的研究领域之一。对于良好而真实的HCI和HRI来说，对人类情感的精确分析是必不可少的。没有理解情感能力的机器不可能具有情商[112]。基于此，[59,60]认为情感机器人的适当功能是作为人与人之间情感交流的中介。为了让机器人具备更加“人性化”的情商，需要创建高效的人机情感交互模型，帮助机器人感知、理解和表达深层情感[101]。在假造世界期间，假造现实被认为是一种有效的情感信息交流方式。这将促进从低级到高级人工智能的发展，这是情感分析的终极目标。
先辈的人工智能方法通常包括深度神经网络（DNN）、递归神经网络（RNN）、迁移学习和基于多域多时间标准的强化学习等。情感计算作为情感分析的一部门，是现在研究最为活跃和深入的学术领域之一，受到了广泛关注。从情感计算的角度来看，闻名的方法包括离散和维度方法[28]。根据Ekman b[25]的说法，情绪可以分为六类，即：快乐、悲伤、惊讶、蔑视、愤怒和恐慌。然而，由Wundt[105]创建的多维模型将情绪分为三个连续的维度区域：唤醒、效价和支配。为了模拟HRI或HCI过程中的情绪信息感知，实现多模态情绪检测至关紧张[86]。
随着深度学习的发展，情感分析可以根据音频信号[10]、视频中的面部或手势信号[12]或视听融合信号来推断情感范例[87]。情绪分析可分为两类：基本情绪分析[44]和人工情绪模拟[92]。基础情感分析主要包括图像[79]、视频[116]、文本[14]、生理信号[117]等。然而，它主要侧重于特征提取。
现在常见的特征包括文字特征[107]、音频特征[71]、视觉特征[79]、唤醒特征[90]等。另一个情感分析链是支持智能HCI的人类情感模拟。与人类相关的情感特征，如感知、个性化影响、情感信息等，已被纳入机器情面感模型[73]。最

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