SentiMM: A Multimodal Multi-Agent Framework for Sentiment Analysis in Social Media

📄 arXiv: 2508.18108v1 📥 PDF

作者: Xilai Xu, Zilin Zhao, Chengye Song, Zining Wang, Jinhe Qiang, Jiongrui Yan, Yuhuai Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-25

💡 一句话要点

提出SentiMM框架以解决社交媒体情感分析中的多模态挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态分析 情感分类 社交媒体 知识检索 跨模态融合 多代理框架 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有情感分析方法在处理多模态社交媒体内容时，常常面临跨模态融合不足和外部知识整合缺失的问题。
  2. SentiMM框架通过专门的代理处理文本和视觉数据，融合多模态特征并利用知识检索增强上下文信息。
  3. 实验结果显示，SentiMM在多项指标上超越了当前最先进的基线，证明了其有效性和优越性。

📝 摘要（中文）

随着社交媒体上多模态内容的日益普及，情感分析在处理异构数据和识别多标签情感方面面临重大挑战。现有方法往往缺乏有效的跨模态融合和外部知识整合。为此，我们提出了SentiMM，一个新颖的多代理框架，旨在系统性地解决这些挑战。SentiMM通过专门的代理处理文本和视觉输入，融合多模态特征，通过知识检索丰富上下文，并聚合结果进行最终情感分类。此外，我们还推出了SentiMMD，一个包含七个细粒度情感类别的大规模多模态数据集。大量实验表明，SentiMM在性能上优于现有的最先进基线，验证了我们结构化方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决社交媒体中多模态情感分析的挑战，现有方法在处理异构数据和多标签情感识别时存在不足，尤其是在跨模态信息融合和外部知识整合方面。

核心思路：SentiMM框架通过引入多个专门的代理来处理不同模态的数据，旨在实现更有效的特征融合和上下文丰富，从而提高情感分类的准确性。

技术框架：SentiMM的整体架构包括文本和视觉输入的处理代理、跨模态特征融合模块、知识检索模块以及最终的情感分类聚合模块。每个模块都针对特定任务进行优化，以提升整体性能。

关键创新：SentiMM的主要创新在于其多代理设计和知识检索的结合，这与现有方法的单一模态处理和缺乏外部知识的方式形成了鲜明对比。

关键设计：在关键设计方面，SentiMM采用了特定的损失函数以优化多模态特征的融合效果，并设计了灵活的网络结构以适应不同模态数据的输入。

📊 实验亮点

在实验中，SentiMM在多个情感分类任务上表现出色，相较于最先进的基线方法，性能提升幅度达到XX%，验证了其在多模态情感分析中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体监测、品牌情感分析和用户反馈处理等。通过提高情感分析的准确性，SentiMM能够帮助企业更好地理解用户情感，优化市场策略，提升用户体验。未来，该框架还可扩展至其他多模态数据分析领域，具有广泛的实际价值和影响力。

📄 摘要（原文）

With the increasing prevalence of multimodal content on social media, sentiment analysis faces significant challenges in effectively processing heterogeneous data and recognizing multi-label emotions. Existing methods often lack effective cross-modal fusion and external knowledge integration. We propose SentiMM, a novel multi-agent framework designed to systematically address these challenges. SentiMM processes text and visual inputs through specialized agents, fuses multimodal features, enriches context via knowledge retrieval, and aggregates results for final sentiment classification. We also introduce SentiMMD, a large-scale multimodal dataset with seven fine-grained sentiment categories. Extensive experiments demonstrate that SentiMM achieves superior performance compared to state-of-the-art baselines, validating the effectiveness of our structured approach.