本书针对现有多模态情感信息融合网络在输入层、池化层、局部交互层面和全局交互层面存在的多个问题，提出了对应的多个多模态情感信息融合网络。这些网络能够有效解决多模态情感信息融合网络中输入层的模态缺失问题、池化层的模态个数和模态交互阶数受限问题、局部交互层面的模态个数和模态交互方向受限问题以及全局交互层面的情感上下文信息学习不充分的问题。同时，本书所提出的多模态情感信息融合网络在多模态情感分析任务中均表现优异，为现有多模态情感分析领域提供了新的研究思路和技术手段。
本书适合作为高校计算机专业本科高年级学生及研究生的参考用书。

第1章绪论
1.1研究背景与意义
1.2国内外研究现状
1.2.1基于生成式网络的多模态学习研究
1.2.2基于线性交互的多模态学习研究
1.2.3基于Transformer网络的多模态学习研究
1.2.4基于注意力机制的多模态学习研究
1.2.5多模态情感分析数据库
1.3本书研究的内容
1.4本书章节安排
第2章基于对偶转换网络的多模态情感信息融合网络
2.1引言
2.2基于对偶转换网络的多模态融合网络构建
2.2.1对偶转换网络
2.2.2多模态卷积融合网络
2.2.3分层多模态情感信息融合框架
2.3实验与分析
2.3.1模型性能衡量指标
2.3.2特征提取与对比模型介绍
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