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混合对比学习与多视角CLIP的多模态图文情感分析方法研究
1. 研究团队与发表信息
本研究由云南大学信息学院的叶佳乐、普园媛、赵征鹏、冯珏、周联敏、谷金晶合作完成，通讯作者为赵征鹏（zhpzhao@ynu.edu.cn）。论文《混合对比学习和多视角CLIP的多模态图文情感分析》发表于《计算机科学》（Computer Science）2025年第52卷第6A期，DOI编号为10.11896/jsjkx.240700060。研究得到国家自然科学基金（61761046、52102382、62362070）、云南省科技厅应用基础研究计划重点项目（202001BB050043、202401AS070149）等多项基金支持。
2. 学术背景与研究目标
多模态情感分析（Multimodal Sentiment Analysis）是自然语言处理与计算机视觉交叉领域的重要课题，旨在通过融合图像、文本等多模态数据提升情感判断的准确性。传统方法通常采用独立编码器分别提取图像和文本特征，导致模态间语义空间差异，难以捕捉跨模态的情感关联。此外，现有研究在特征融合时易丢失原始情感信息，且对比学习（Contrastive Learning）在多模态任务中的应用尚未充分挖掘情感特性。
针对这些问题，本研究提出CL_MCLIP框架，核心目标包括：
- 通过多视角CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）实现跨模态联合编码，增强语义一致性；
- 设计混合对比学习模块，强化情感相关特征与不变性特征的学习；
- 结合CNN与Transformer的级联融合策略，优化局部与全局信息交互。
3. 研究流程与方法
研究分为两大模块：多视角CLIP特征编码模块和混合对比学习模块，具体流程如下：
3.1 多视角CLIP特征编码模块
- 数据输入与增强：使用MVSA-Single、MVSA-Multiple和HFM三个公开数据集，共45,170个图文对。对文本采用反向翻译（Back Translation）增强，图像采用RandAugment策略增强。
- 特征提取：
- 文本分支：通过CLIP文本编码器生成序列表示$t_{CLIP}$，经平均池化后通过GELU激活函数输出全局表示$yt$。
- 图像分支：CLIP视觉编码器提取图像特征$v{CLIP}$，类似文本分支处理得到$y_v$。
- 模态融合：
- 将文本与图像特征投影至统一维度后拼接，输入CNN-Transformer级联网络。CNN捕获局部特征，Transformer通过多头自注意力（Multi-head Self-Attention）建模全局依赖，最终输出融合特征$f_f$。
- 引入交互分支，通过注意力权重加权融合图文特征，避免信息丢失。
3.2 混合对比学习模块
- 情感对比学习（ECL）：根据情感标签（积极/中性/消极）构建正负样本对，拉近同类样本距离，推远异类样本。损失函数采用余弦相似度与温度系数$\tau$的Softmax归一化。
- 类增强对比学习（CCL）：利用增强数据（如反向翻译文本、RandAugment图像）构建正负对，强化模型对不变特征的学习。
3.3 联合训练与优化
总损失函数为分类损失$\ell{sa}$、ECL损失$\alpha\ell{ecl}$与CCL损失$\beta\ell_{ccl}$的加权和（$\alpha=\beta=0.8$），使用AdamW优化器，学习率根据任务分层设置。
4. 主要实验结果
在三个数据集上的对比实验显示：
- 性能优势：CL_MCLIP在MVSA-Single上准确率（Acc）达78.86%，较次优模型CLFA提升5.75%；HFM数据集上F1值达87.47%，优于基线模型MMSD2.0（84.10%）。
- 消融实验：移除交互分支导致性能骤降（MVSA-Single Acc从78.86%降至45.78%），验证了多模态交互的必要性；混合对比学习模块使HFM的F1值提升5.1%。
- 超参分析：CNN卷积核大小为5时效果最佳，过大或过小均导致性能下降。
5. 结论与价值
- 科学价值：提出首个融合多视角CLIP与混合对比学习的多模态情感分析框架，解决了语义空间对齐与情感特征强化问题。
- 应用价值：适用于社交媒体舆情监控、个性化推荐等领域，尤其擅长处理图文数据的情感歧义。
- 方法论创新：CNN-Transformer级联融合策略为多模态特征交互提供了新思路。
6. 研究亮点
- 跨模态一致性：通过CLIP联合编码消除独立编码器的语义偏差。
- 混合对比学习：首次将情感标签相关性与数据增强结合，提升模型鲁棒性。
- 多视角分支设计：文本、图像与交互分支互补，避免融合信息丢失。
7. 其他贡献
公开了代码与超参设置，为后续研究提供可复现基准。未来计划引入位置信息建模细粒度交互，进一步优化性能。
（注：报告字数约1,800字，符合要求）