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追踪对话中的复杂线索：基于图结构和情感动态的多模态情感识别
内容提要
本文提出了多种基于图谱的多模态情感识别模型，如GS-MCC、Joyful和ELR-GNN，利用图对比学习和多模态融合技术，显著提高了情感预测的准确性和效率。实验结果显示，这些模型在多个基准数据集上表现优越，推动了情感识别领域的发展。
关键要点
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本文提出了基于图谱的多模态一致性和互补协同学习框架 GS-MCC，利用滑动窗口构建多模态交互图，显著提高情感预测能力。
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Joyful 模型融合多模态和图对比学习，实现全局情境特征与单一模态特征的深度交互，表现出最先进的性能。
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ELR-GNN 模型通过捕捉全局话语之间的潜在依赖关系，实现情感预测，并在基准数据集上取得了最先进的性能，运行时间显著减少。
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MGLRA 方法通过递归对齐的遮蔽图学习解决跨模态情感识别中的模态不一致和噪声问题，提升情感识别性能。
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DER-GCN 模型通过建立加权多关系图捕捉说话者之间的对话关系，显著提高情感识别的准确率和 F1 值。
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MM-DFN 模型通过设计基于图的动态融合模块，减少信息冗余，增强上下文信息的补充性，证明了其有效性和优越性。
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GraphCFC 模块通过构建跨模态特征补充的有向图模型，表现优于目前最先进的方法。
延伸问答
GS-MCC模型的主要特点是什么？
GS-MCC模型通过滑动窗口构建多模态交互图，利用高频和低频信息提取方法来反映长程一致性和互补性信息，显著提高情感预测能力。
Joyful模型如何实现情感识别的深度交互？
Joyful模型融合多模态和图对比学习，实现全局情境特征与单一模态特征的深度交互，表现出最先进的性能。
ELR-GNN模型在情感预测中有什么优势？
ELR-GNN模型通过捕捉全局话语之间的潜在依赖关系，实现情感预测，并在基准数据集上取得了最先进的性能，运行时间显著减少。
MGLRA方法解决了哪些问题？
MGLRA方法通过递归对齐的遮蔽图学习解决跨模态情感识别中的模态不一致和噪声问题，提升情感识别性能。
DER-GCN模型如何提高情感识别的准确率？
DER-GCN模型通过建立加权多关系图捕捉说话者之间的对话关系，显著提高情感识别的准确率和F1值。
MM-DFN模型的创新之处在哪里？
MM-DFN模型通过设计基于图的动态融合模块，减少信息冗余，增强上下文信息的补充性，证明了其有效性和优越性。
