语义对齐结构化抽象用于多模态情感分析

SentiLLM 是一个统一框架，通过语义对齐结构抽象，将多模态情感分析中的连续原始信号转化为紧凑、有意义的标记，以便大型语言模型理解，并作为一个即插即用模块改善判别性能。

此前基于大型语言模型的方法主要捕捉低层表面特征，无法建模由结构变化和上下文交互产生的情感语义。SentiLLM 通过双流显著性-上下文校准机制，将非言语特征序列分解为焦点流和背景流，将非言语模态投影到统一语义空间，改进情感分析效果。

非言语模态与自然语言在时间演化上有结构同构性，可将其转化为类似文本的标记。SentiLLM 利用双流机制分离显著情感变化与稳定背景状态，并通过校准动态情感变化与背景状态，将非言语模态嵌入统一语义空间，使 LLM 能处理情感序列。

作为即插即用模块，SentiLLM 可方便地集成到现有基于 LLM 的多模态情感分析产品中，提升对这些内容的判别性能，可能改善用户体验和情感分析准确度，而无需大规模重构模型。

• 集成 SentiLLM 模块到客服或社交媒体监控产品中，提升对文字和面部表情混合情感的理解准确率。
• 提供 API，允许开发者在自己的多模态应用中使用，并通过定价模式收费。
• 优化模块，减少标记化带来的信息损失，提高对长时间序列情感分析的鲁棒性。

• SentiLLM 在多大程度上提升了具体数据集上的判别性能，提升幅度是多少？
• SentiLLM 对计算资源的需求是否显著增加，对推理延迟影响如何？
• 双流机制如何在多说话人场景中有效分离背景和焦点？
• SentiLLM 是否可迁移到其他非言语模态，如音频或肢体语言？