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SpikEmo 框架透過結合尖峰神經網路和語義與動態兩階段建模方法，有效捕捉對話中多模態情感數據的複雜時間特徵，從而提升對話情感識別的準確性。
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SpikEmo: Enhancing Emotion Recognition With Spiking Temporal Dynamics in Conversations
摘要
本文介紹了一種名為 SpikEmo 的新型框架，專為解決對話情感識別 (ERC) 任務中的核心挑戰而設計。該框架採用兩階段模態-時間建模方法，整合了目標特徵提取和特徵級動態上下文建模，能夠有效捕捉時間特徵並突顯關鍵的情感轉變。此外，SpikEmo 還解決了類別不平衡和語義相似性等關鍵挑戰，顯著提高了 ERC 任務在多個數據集上的性能。在 MELD 和 IEMOCAP 上進行的實驗驗證表明，SpikEmo 優於現有的最先進模型，包括基於大型語言模型 (LLM) 的模型，證實了其在增強人機交互和心理健康分析中情感識別方面的潛力。
主要貢獻
提出了一種針對 ERC 任務的新框架 SpikEmo，採用兩階段模態-時間建模方法來表示不同的模態表示並提取尖峰時間特徵。
利用最先進的模態融合技術，並針對 ERC 任務設計了組合優化目標，以解決不同情感之間的類別不平衡和語義相似性問題。
在標準 ERC 任務數據集 MELD 和 IEMOCAP 上進行了廣泛的實驗。實驗結果表明，該方法優於現有的基於判別模型和 LLM 的最先進方法，證實了該模型的有效性。
模型介紹
SpikEmo 框架的核心是語義與動態兩階段建模方法，該方法包括以下兩個階段：
1. 模態級語義建模
在這一階段，模型針對文本、音頻和視頻模態提取模態特徵。具體來說，對於文本模態，模型使用預先訓練的 RoBERTa 模型將文本語句序列處理成文本表示。對於音頻模態，模型使用 OpenSMILE 提取每個語句音頻的 6373 維特徵，然後使用 DialogueRNN 捕捉上下文相關的音頻表示。對於視頻模態，模型使用 VisExtNet 從多個幀中提取對話者的面部表情特徵，然後使用 DialogueRNN 學習上下文相關的視覺表示。
2. 特徵級動態上下文建模
在這一階段，模型引入了動態尖峰權重適應 (DSWA) 模塊來提取輸入的時間特徵。DSWA 的核心是尖峰自注意力層，它利用 SNN 的動態特性來模擬隨時間推移的依賴關係和交互作用。通過堆疊多個 SSA 層，然後是線性和歸一化層，模型獲得了輸出尖峰表示。然後，模型使用 softmax 函數確定每個模態特徵的重要性權重，並將這些權重與原始模態特徵相乘，以突出顯示對於識別情感狀態特別重要的時刻。最後，模型引入了一個殘差結構，將時間加權增強特徵與原始模態特徵合併。
優化目標
為了提高模型在 ERC 任務上的性能，研究人員在優化過程中考慮了兩個關鍵問題：
在 ERC 任務中，某些情感（例如憤怒和厭惡）在多模態上下文中表現出高度相似的語義表達。
ERC 任務的數據集通常表現出嚴重的長尾分佈問題。
為了解決問題（1），研究人員引入了 Lcorr 損失函數，用於有效地捕捉和利用不同模態特徵之間的複雜關聯。為了解決問題（2），研究人員引入了 DSC 損失函數，該函數採用了一種自我調節機制，通過使用 1-p 作為縮放因子來減少對易於預測的樣本（即預測概率接近 1 或 0 的樣本）的關注。
實驗結果
研究人員在 MELD 和 IEMOCAP 數據集上，將 SpikEmo 模型的性能與兩種類別的基準模型進行了系統比較：傳統判別方法和基於大型語言模型 (LLM) 的方法。實驗結果表明，SpikEmo 模型在兩個數據集上都取得了最先進的性能。
總結
SpikEmo 框架通過結合尖峰神經網路和語義與動態兩階段建模方法，有效捕捉對話中多模態情感數據的複雜時間特徵，從而提升對話情感識別的準確性。實驗結果表明，SpikEmo 在多個數據集上都取得了最先進的性能，證實了其在增強人機交互和心理健康分析中情感識別方面的潛力。
Stats
在 MELD 數據集上，SpikEmo 模型的性能比之前最好的模型提高了 1.49%。
在 IEMOCAP 數據集上，SpikEmo 模型的性能比之前最好的模型提高了 1.50%。
在 MELD 數據集的“恐懼”類別和 IEMOCAP 數據集的“快樂”類別等尾部類別中，SpikEmo 模型的性能分別比之前最好的模型提高了 0.17% 和 2.41%。
SpikEmo 模型的參數數量僅為領先 LLM 的 0.5%，但性能指標卻非常接近。
Questions plus approfondies
如何將 SpikEmo 框架應用於其他與情感識別相關的任務，例如情感預測和情感生成？
SpikEmo 框架的核心理念在於利用脈衝神經網路捕捉時間動態，並結合多模態資訊進行情感識別。這種設計使其具備應用於其他情感相關任務的潛力：
情感預測：
數據預處理： 與情感識別類似，情感預測需要將對話數據按照時間順序組織，並提取文本、語音、視覺等多模態特徵。
模型調整： SpikEmo 中的 SSA 層和 DSWA 模組可以保留，用於捕捉情感随時間的動態變化趨勢。情感分類器需要調整為預測未來情感狀態，例如可以使用迴歸模型預測情感值的變化趨勢，或使用分類模型預測未來的情感類別。
訓練目標： 訓練目標需要調整為最小化預測情感與真實情感之間的差異，例如可以使用均方誤差（MSE）或交叉熵損失函數。
情感生成：
數據預處理： 情感生成任務需要準備包含情感標籤的對話數據，用於訓練模型學習不同情感狀態下的表達方式。
模型調整： 可以將 SpikEmo 作為情感編碼器，將輸入的文本、語音、視覺信息編碼為包含情感信息的向量表示。然後，可以結合其他生成模型，例如遞歸神經網路（RNN）或 Transformer，將情感向量解碼生成帶有情感色彩的文本、語音或表情。
訓練目標： 訓練目標可以是最大化生成文本、語音或表情的自然度和情感一致性，例如可以使用基於語言模型的評估指標，或通過人工評估的方式進行評估。
需要注意的是，將 SpikEmo 應用於情感預測和情感生成任務需要根據具體任務進行相應的調整和優化。
在處理不同文化背景下的對話數據時，SpikEmo 模型的跨文化適用性如何？
SpikEmo 模型在處理跨文化情感識別方面存在一定挑戰，需要考慮以下因素：
文化差異對情感表達的影響： 不同文化背景下，人們對於情感的表達方式存在差異。例如，某些文化可能更傾向於隱晦地表達情感，而另一些文化則更為直接。
數據偏差： 訓練數據的文化背景會影響模型的泛化能力。如果訓練數據主要來自某一特定文化，模型在處理其他文化數據時可能會出現偏差。
為了解決這些問題，可以考慮以下方法：
跨文化數據集： 使用包含多種文化背景的數據集訓練模型，可以提高模型的跨文化泛化能力。
文化特徵： 在模型中引入文化特徵作為額外信息，例如國籍、語言、宗教等，可以幫助模型更好地理解不同文化背景下的情感表達。
遷移學習： 可以使用在某一文化數據集上訓練好的模型作為預訓練模型，然後在目標文化數據集上進行微調，可以有效地遷移模型的知識。
總之，SpikEmo 模型在跨文化情感識別方面需要進一步研究和探索，以提高其在不同文化背景下的適用性和準確性。
如何設計更有效的模態融合策略，以進一步提高 SpikEmo 模型在多模態情感識別任務中的性能？
SpikEmo 模型目前採用 MultiAttn 進行多模態融合，但可以進一步探索更有效的策略：
更精細的模態交互： MultiAttn 主要基於注意力機制捕捉模態間的關聯，可以考慮更精細的交互方式，例如：
圖神經網路： 構建模態圖，利用圖卷積網路學習更複雜的模態交互關係。
Transformer 變體： 探索更强大的 Transformer 變體，例如 Longformer 或 Reformer，以捕捉更長距離的模態交互信息。
動態模態融合： 根據不同情境和時間點，動態調整各個模態的權重，例如：
門控機制： 引入門控單元，根據輸入特徵動態控制各個模態的信息流。
強化學習： 利用強化學習，根據模型的表現動態調整模態融合策略。
模態缺失處理： 現實場景中，多模態數據可能存在缺失，設計鲁棒的融合策略至關重要：
模態補全： 利用生成模型或其他技術，對缺失的模態信息進行補全。
缺失感知： 設計特殊的融合機制，能够感知模態缺失情况，並自適應地調整融合策略。
通過設計更精細、動態和鲁棒的模態融合策略，可以更好地整合多模態信息，進一步提高 SpikEmo 模型在情感識別任務中的性能。
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