多模态 AI 通过结合来自多个来源的数据（例如文本、音频和视觉输入）来改进情感分析，从而更完整地捕捉人类的表达。传统的情感分析通常仅依赖文本，这可能会错过关键的语境。例如，像“干得好！”这样的讽刺评论可能仅根据文本被标记为正面，但音频中的语调或视频中的面部表情可能会揭示其负面意图。通过整合这些模态，模型可以交叉引用线索，减少歧义并提高准确性。开发人员可以使用并行处理不同数据类型的框架来实现这一点，例如使用卷积神经网络 (CNN) 处理图像，使用 transformers 处理文本，然后融合它们的输出。
一个实际的例子是分析社交媒体帖子。用户可能会发推文说：“喜欢堵在路上”，并附上一张拥堵高速公路的照片和一个翻白眼的表情符号。文本分析可能会错误地将其解释为正面，但图像和表情符号添加了显示沮丧的上下文。同样，在客户服务中，视频通话可能涉及客户用紧张的声音和交叉的双臂说“我很好”。多模态 AI 可以根据声音和肢体语言来衡量文本，以检测不满。 TensorFlow Extended (TFX) 或 PyTorch 的 TorchMultimodal 库等工具使开发人员能够构建处理此类输入的管道，使用诸如晚期融合（组合模型输出）或早期融合（在处理之前合并原始数据）等技术。
然而，多模态系统带来了挑战。在时间上对齐数据（例如，将音频与视频帧同步）和处理丢失的模态（例如，没有图像的推文）需要仔细的设计。开发人员可以使用注意力机制来优先考虑相关信号，或训练特定于模态的编码器来处理不完整的数据。计算成本也会随着添加的数据类型而上升，但像知识蒸馏（训练较小的模型来模仿较大的模型）这样的技术可以缓解这种情况。尽管存在这些障碍，但这些好处（例如，在心理健康应用程序中检测细微的情绪或通过分析开箱视频来改进产品评论）使多模态方法对于旨在构建更强大的情感分析系统的开发人员来说很有价值。
