UniMSE：迈向统一的多模态情感分析与情绪识别

多模态情感分析（Multimodal Sentiment Analysis, MSA）与对话中的情感识别（Emotion Recognition in Conversation, ERC）是计算机理解人类行为的关键研究方向。从心理学视角来看，情绪（emotion）通常指在短时间内表达出的情感或感受，而情感（sentiment）则是在较长时间内形成并持续持有的态度或评价。然而，现有大多数研究通常将情感与情绪分别处理，未能充分挖掘二者之间的互补信息。为此，本文提出一种多模态情感知识共享框架（UniMSE），从特征、标签到模型三个层面统一MSA与ERC任务。该框架在句法与语义层面实现多模态融合，并引入模态间及样本间的对比学习机制，以更有效地捕捉情感与情绪之间的差异性与一致性。在四个公开基准数据集（MOSI、MOSEI、MELD和IEMOCAP）上的实验结果表明，所提出方法具有显著有效性，并在各项指标上持续优于当前最先进的方法。