从噪声中提取情感：中山大学与腾讯AI实验室基于元学习的多模态情感分析新方法

随着科技的迅猛发展和社交媒体平台的普及，多模态数据在各种下游应用中变得越来越普遍。多模态情感分析（Multimodal Sentiment Analysis, MSA）作为一种能够从语言、声学和视觉数据流中提取人类情感和观点的技术，近年来受到了广泛关注。MSA在多个领域具有重要应用，包括通过分析用户在社交媒体上的文本、语音和视频内容，了解用户的情感倾向和观点，有助于品牌管理和市场营销。在智能助手和聊天机器人中，MSA可以帮助系统更好地理解用户的情感状态，从而提供更自然和人性化的交互体验。通过分析患者的多模态数据，MSA可以辅助心理健康专业人士评估患者的情感状态和心理健康状况。在电影、电视和游戏中，MSA可以用于分析观众的情感反应，优化内容创作和推荐系统。

尽管MSA在多个领域展现了巨大的潜力，但其发展仍面临诸多挑战。其中一个主要问题是单模态标签的缺失。在多模态情感分析任务中，通常只有多模态标签的注释，而缺乏单模态标签。这导致了多模态标签并不总是单模态标签的理想替代品，使用多模态标签来训练单模态信号可能会引入噪声，影响模型的性能。不同模态可能传达不同的情感方面，导致多模态样本中各模态之间的标签不一致，进一步加剧了噪声标签问题。

针对上述问题，8 月 30 日腾讯 AI 实验室和中山大学联合团队团队提出了一种新的元学习框架，名为元单标签生成（Meta Uni-label Generation, MUG），旨在通过弱监督学习单模态标签来改进多模态情感分析。具体目标包括：

单模态标签学习：利用多模态标签的弱监督信息，生成准确的单模态标签。

多任务训练：联合训练单模态和多模态学习任务，提取更具辨别力和表达力的单模态特征。

噪声标签校正：通过设计单模态和多模态去噪任务，显式监督训练元单标签校正网络（Meta Uni-label Correction Network, MUCN），提高单模态标签的质量。

这项技术由中山大学电子与信息技术学院和腾讯AI实验室的研究人员共同完成，具体成员包括来自中山大学电子与信息技术学院的成员Sijie Mai, Ying Zeng, Haifeng Hu。中山大学电子与信息技术学院致力于电子信息技术领域的研究和教育，涵盖人工智能、通信技术、电子工程等多个方向。团队成员在多模态情感分析、弱监督学习和元学习等领域具有丰富的研究经验。来自腾讯AI实验室的成员：Yu Zhao, Jianhua Yao。腾讯AI实验室专注于人工智能技术的研究和应用，涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。实验室致力于推动AI技术的发展，并将其应用于实际产品和服务中。团队成员在多模态学习、情感分析和深度学习等领域具有深厚的专业知识和研究成果。这个研究团队结合了学术界和工业界的优势，致力于在多模态情感分析领域取得突破性进展。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。