GateMABSA: Aspect-Image Gated Fusion for Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2509.25037v1 📥 PDF

作者: Adamu Lawan, Haruna Yunusa

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-29

备注: 6 pages, 2 tables

💡 一句话要点

提出GateMABSA模型，通过门控多模态融合解决多模态情感分析中噪声过滤和跨模态对齐问题。

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

关键词: 多模态情感分析 门控融合 方面级情感分析 句法信息 语义信息

📋 核心要点

  1. 现有的多模态情感分析模型难以有效过滤噪声视觉信号，并且在跨模态中对齐方面词和情感内容方面存在困难。
  2. GateMABSA的核心思想是利用门控机制，选择性地融合来自不同模态的信息，并结合句法和语义信息来增强情感分析的准确性。
  3. 在两个Twitter基准数据集上的实验结果表明，GateMABSA模型在性能上优于多个基线模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的门控多模态架构GateMABSA，用于解决多模态情感分析(MABSA)中存在的噪声视觉信号过滤和跨模态情感对齐问题。GateMABSA集成了句法、语义和融合感知的mLSTM。具体来说，GateMABSA引入了三个专门的mLSTM：Syn-mLSTM用于整合句法结构，Sem-mLSTM用于强调方面词与语义的相关性，Fuse-mLSTM用于执行选择性的多模态融合。在两个基准Twitter数据集上的大量实验表明，GateMABSA优于多个基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：多模态情感分析（MABSA）旨在结合文本和图像信息来识别用户生成内容的情感倾向。然而，现有的MABSA模型在处理噪声视觉信号和实现跨模态情感对齐方面存在不足。具体来说，模型难以区分图像中的相关和无关信息，也难以将方面词与图像中表达情感的内容准确对应起来。这些问题导致情感分析的准确性下降。

核心思路：GateMABSA的核心思路是利用门控机制来选择性地融合来自不同模态的信息，从而过滤掉噪声信号并增强相关信息的表达。通过引入句法和语义信息，模型能够更好地理解文本内容，并将方面词与文本和图像中的情感表达联系起来。这种选择性融合和信息增强的设计旨在提高MABSA的准确性和鲁棒性。

技术框架：GateMABSA的整体架构包含三个主要的mLSTM模块：Syn-mLSTM、Sem-mLSTM和Fuse-mLSTM。首先，Syn-mLSTM利用句法信息来增强文本表示。然后，Sem-mLSTM强调方面词与语义的相关性，提取与方面词相关的情感信息。最后，Fuse-mLSTM执行选择性的多模态融合，将文本和图像信息结合起来，进行情感预测。整个流程旨在充分利用不同模态的信息，并过滤掉噪声信号。

关键创新：GateMABSA的关键创新在于其门控多模态融合机制。与传统的直接融合方法不同，GateMABSA通过门控单元来控制不同模态信息的融合程度，从而实现选择性的信息融合。此外，模型还引入了句法和语义信息，以增强文本表示和方面词与情感表达的关联性。这些创新使得GateMABSA能够更有效地处理噪声视觉信号和实现跨模态情感对齐。

关键设计：GateMABSA的关键设计包括：1) 使用mLSTM作为基本单元，以捕捉长距离依赖关系；2) 引入句法依存关系作为Syn-mLSTM的输入，以增强文本表示；3) 设计Sem-mLSTM来强调方面词与语义的相关性；4) 使用门控机制来控制Fuse-mLSTM中不同模态信息的融合程度。具体的损失函数和参数设置在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

GateMABSA在两个Twitter基准数据集上进行了实验，结果表明其性能优于多个基线模型。具体的性能提升数据在论文中进行了详细描述（未知）。实验结果验证了GateMABSA模型在多模态情感分析中的有效性，特别是在处理噪声视觉信号和实现跨模态情感对齐方面。

🎯 应用场景

GateMABSA模型可应用于社交媒体情感分析、产品评论分析、舆情监控等领域。通过结合文本和图像信息，该模型能够更准确地识别用户的情感倾向，为企业决策、产品改进和舆情引导提供有价值的参考。未来，该模型可以扩展到其他多模态情感分析任务，例如视频情感分析和语音情感分析。

📄 摘要（原文）

Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) has recently advanced into the multimodal domain, where user-generated content often combines text and images. However, existing multimodal ABSA (MABSA) models struggle to filter noisy visual signals, and effectively align aspects with opinion-bearing content across modalities. To address these challenges, we propose GateMABSA, a novel gated multimodal architecture that integrates syntactic, semantic, and fusion-aware mLSTM. Specifically, GateMABSA introduces three specialized mLSTMs: Syn-mLSTM to incorporate syntactic structure, Sem-mLSTM to emphasize aspect--semantic relevance, and Fuse-mLSTM to perform selective multimodal fusion. Extensive experiments on two benchmark Twitter datasets demonstrate that GateMABSA outperforms several baselines.