2022年8月16日，研究组硕士生林子杰撰写的论文《Modeling Intra- and Inter-Modal Relations: Hierarchical Graph Contrastive Learning for Multimodal Sentiment Analysis》获COLING 2022长文Oral录用。COLING全称The International Conference on Computational Linguistics，在中国计算机学会推荐会议列表中被列为B类会议。今年会议将于10月12-17日在韩国庆州召开。
题目：Modeling Intra- and Inter-Modal Relations: Hierarchical Graph Contrastive Learning for Multimodal Sentiment Analysis
作者：林子杰，梁斌，龙云飞，党一学，杨敏，张民，徐睿峰*
简介：该工作面向多模态情感分析任务，提出了一个新的层次图对比学习（HGraph-CL）框架，旨在探索模态内和模态间的复杂关系。具体来说，在模态内层面，为每个模态建立一个单模态图，以学习特定模态的情感含义。在此基础上，该工作基于单模态图的增强方法，采用自监督和有监督的图对比学习策略来挖掘潜在的关系。此外，为了掌握不同模态之间的情感关系，该工作在单模态图的基础上为每个实例构建了一个多模态图。然后，在模态间层面，基于多模态增强图，采用无监督的图对比学习策略，使得该框架能够更好地理解合适的图结构，以学习不同模态间的复杂关系。并基于有监督的图对比学习方法，挖掘可能的图结构来精确学习情感关系。在两个基准数据集上的实验结果表明，所提出的框架在多模态情感分析方面的表现优于目前最先进的基线模型。
审稿：徐睿峰
排版：王 丹
