摘要：针对多模态情感分析中存在的不同模态间语义特征差异性导致模态融合不充分、交互性弱等问题,通过研究分析不同模态之间存在的潜在关联性,搭建一种基于复合跨模态交互网络的时序多模态情感分析(CCIN-SA)模型。该模型首先使用双向门控循环单元和多头注意力机制提取具有上下文语义信息的文本、视觉和语音模态时序特征;然后,设计跨模态注意力交互层,利用辅助模态的低阶信号不断强化目标模态,使得目标模态学习到辅助模态的信息,捕获模态间的潜在适应性;再将增强后的特征输入到复合特征融合层,通过条件向量进一步捕获不同模态间的相似性,增强重要特征的关联程度,挖掘模态间更深层次的交互性;最后,利用多头注意力机制将复合跨模态强化后的特征与低阶信号做拼接融合,提高模态内部重要特征的权重,保留初始模态独有的特征信息,将得到的多模态融合特征进行最终的情感分类任务。在CMU-MOSI和CMUMOSEI数据集上进行模型评估,结果表明,CCIN-SA模型相比其他现有模型在准确率和F1指标上均有提高,能够有效挖掘不同模态间的关联性,做出更加准确的情感判断。