Learning Disentangled Representation for Multimodal Cross-Domain Sentiment Analysis

情绪分析 计算机科学 代表(政治) 人工智能 域适应 模式 领域(数学分析) 对抗制 自然语言处理 特征学习 机器学习 分类器(UML) 数学 社会学 数学分析 法学 政治学 政治 社会科学
作者
Yuhao Zhang,Ying Zhang,Wenya Guo,Xiangrui Cai,Xiaojie Yuan
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:34 (10): 7956-7966 被引量:17
标识
DOI:10.1109/tnnls.2022.3147546
摘要

Multimodal cross-domain sentiment analysis aims at transferring domain-invariant sentiment information across datasets to address the insufficiency of labeled data. Existing adaptation methods achieve well performance by remitting the discrepancies in characteristics of multiple modalities. However, the expressive styles of different datasets also contain domain-specific information, which hinders the adaptation performance. In this article, we propose a disentangled sentiment representation adversarial network (DiSRAN) to reduce the domain shift of expressive styles for multimodal cross-domain sentiment analysis. Specifically, we first align the multiple modalities and obtain the joint representation through a cross-modality attention layer. Then, we disentangle sentiment information from the multimodal joint representation that contains domain-specific expressive style by adversarial training. The obtained sentiment representation is domain-invariant, which can better facilitate the sentiment information transfer between different domains. Experimental results on two multimodal cross-domain sentiment analysis tasks demonstrate that the proposed method performs favorably against state-of-the-art approaches.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
华仔应助卞威振采纳,获得10
刚刚
jan0114发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
打打应助gsgg采纳,获得10
2秒前
CodeCraft应助hqq采纳,获得10
2秒前
再也不拖完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
王斌发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
zzl-2000发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
7秒前
captainHc完成签到,获得积分10
9秒前
伯赏元彤完成签到,获得积分10
9秒前
传奇3应助木乙采纳,获得10
9秒前
9秒前
cxzdm发布了新的文献求助10
11秒前
瑶瑶完成签到,获得积分20
11秒前
天天快乐应助搞怪的人龙采纳,获得10
12秒前
不是二次元完成签到,获得积分20
12秒前
jan0114完成签到,获得积分10
13秒前
煜钧发布了新的文献求助30
14秒前
再也不拖发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
木糖醇完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
丘比特应助虚幻尔阳采纳,获得10
15秒前
15秒前
wang完成签到,获得积分10
16秒前
wlqc完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
18秒前
18秒前
19秒前
zz关注了科研通微信公众号
20秒前
小王发布了新的文献求助10
20秒前
wangyamei完成签到,获得积分20
20秒前
李伟峰发布了新的文献求助10
20秒前
小蘑菇应助1113采纳,获得10
21秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3970157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514887
关于积分的说明 11176340
捐赠科研通 3250158
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795198
邀请新用户注册赠送积分活动 875668
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805004