YouTube数据集由Morency等人 [ 2 ] 于2011年开发。其来源于YouTube网站，且不局限于单一特定的主题，其内容侧重以下关键词：意见、评论、产品评论、牙膏、战争、工作、商业、化妆品评论、相机评论、婴儿产品评论，“我讨厌”，“我喜欢”等等。该数据集内容丰富，由47个视频组成，每个视频包含3~11个话语。讲述者的年龄从14岁到60岁不等，其中40个视频由女性表达，其余的视频由男性表达。虽然所有的讲述者都来自不同的文化，但他们统一用英语表达了自己的观点。数据集中的每个视频都以积极、消极或中性这三个标签标记，最后形成13个积极的视频，12个消极的视频和22个中性的视频。

Multimodal Opinion Utterances Dataset (MOUD)是由Perez-Rosas等人 [ 3 ] 在2013年创建的，其从YouTube网站收集了80个视频，主要包括产品评论或推荐方面的内容。讲述者的年龄从20岁到60岁不等，其中15个视频由女性者表达，其余的视频由男性表达。所有的视频均用西班牙语录制。数据集中的每个视频都以积极、消极或中性这三个标签标记，最后形成了182个积极，231个消极和85个中性标签的共498个视频的多模态数据集，且平均持续时间为5秒。

The Institute for Creative Technologies Multi-Modal Movie Opinion (ICT-MMMO)数据集由Wollmer等人 [ 4 ] 于2013年创建。该数据集包括从YouTube和ExpoTV两个网站上收集的370个在线英文电影评论视频。数据集的标签为以下几种：强积极、弱积极、中性、强消极和弱消极。

Persuasive Opinion Multimedia (POM)数据集是S. Park等人 [ 5 ] 从ExpoTV上收集的1000篇影评，所有的影评均为英文表达。每篇电影影评都是一段讲述者谈论某一特定电影的视频，以及该讲述者对电影的评分，从1星(最负面)到5星(最正面)。数据集中的每个视频均是某一个人谈论一部特定电影的正面拍摄，视频的平均长度约为93秒。该数据集有两个方面的广泛应用：其一，它被用来研究在线社交多媒体背景下的说服力。每个视频都从1 (非常没有说服力)到7 (非常有说服力)。其二，它被用来识别说话者的特征。每个视频都有可能带有讲述者的以下特征：自信、娱乐、信任、激情、放松、说服、支配、紧张、可信、娱乐、保留、信任、放松、紧张、幽默和有说服力。共903个视频，其中600个用于训练，100个用于验证，203个用于测试。

该数据集来自Yelp.com，从食品和餐馆类别中抓取的在线评论，涵盖了美国5个不同的主要城市：波士顿(BO)、芝加哥(CH)、洛杉矶(LA)、纽约(NY)和旧金山(SF)。其中洛杉矶的数据量是最庞大的，拥有最多的文件和图像。波士顿最小。然而，文档的长度，就句子数和单词数而言，在这五个城市中是非常相似的。该数据集总共有超过44,000条评论，其中包括24.4万张图片，且每篇评论至少有3张图片，并包括一个1到5分的评分。

CMU-MOSI数据集由Amir Zadeh等人 [ 6 ] 于2016年开发。该数据集由YouTube网站上收集到的93个vlog组成。这种类型的视频通常只有一个讲述者，讲述者的年龄从20岁到30岁不等，其中41个视频由女性表达，其余的视频由男性表达，讲述者均用英语表达观点。

该数据集的一个优势是能处理多样性的内容，包含噪音。另外需要注意，所有视频都是在不同的设置下录制的，会存在差异，一些用户使用高科技的麦克风和摄像头，而另一些用户则使用不太专业的录音设备。其次用户与相机的距离不同，背景和照明条件不同，也会存在一些差异。这些视频保持了原来的分辨率，没有任何质量方面的提高。数据集的标签分为：强烈阳性(+3)、阳性(+2)、弱阳性(+1)、中性(0)、弱阴性(−1)、阴性(−2)、强烈阴性(−3)。

CMU-MOSEI数据集由Zadeh等人 [ 7 ] 于2018年开发。CMU-MOSEI是一个更大规模的数据集，由3228个视频组成，包含了22777个来自1000多个YouTube用户(57%男性，43%女性)的话语。这些视频讨论了250个不同的主题，其中最常见的3个主题是：评论(16.2%)、辩论(2.9%)和咨询(1.8%)。和CMU-MOSI数据集一样，CMU-MOSEI也可以处理多样性并包含噪声。数据集中的每一个话语都被标记为以下八种情绪中的一种：强烈积极(+3)、阳性(+2)、弱阳性(+1)、中性(0)、弱阴性(−1)、阴性(−2)、强烈阴性(−3)。

最近越来越多的研究使用了CMU-MOSI和CMU-MOSEI这两个数据集来评估他们的模型在多模态情感分析中的性能。

CH-SIMS数据集是由Yu等人 [ 8 ] 于2020年开发的。该数据集由60个视频组成，包括从电影、电视剧和综艺节目中收集的2281个话语。话语的平均长度为3.67秒，在每个视频中，除了说话者的脸外，没有其他面孔出现。对于每个话语，每个视频给出一个多模态标签和三个单模态标签。这可以帮助研究者使用SIMS来进行单模态和多模态情感分析任务。该数据集中的标签为：正、弱正、中性、弱负、负。

表2列举了其他常用数据集的基本概况，供有兴趣的学者自行按需下载使用。

表1. 典型的多模态数据集概况总结

表2. 其他多模态数据集

文本特征主要采用单词袋(BOW)、术语频率和逆文档频率(TF-IDF)、N-grams和单词嵌入等技术进行提取。Dash，Rout等人 [ 9 ] 研究了不同文本特征的有效性，识别Twitter数据集中存在的情感。他们提取了文本特征，并通过三种机器学习技术进行情感分类，利用SVM分类器得到了最佳的分类精度。Vinodhini 和Chandrasekaran [ 10 ] 提出了一种有效的在线评论情感分类的方法，使用了单语、双语和三语文本特征的组合。情感分类采用不同的技术，通过概率神经网络获得了最高的性能。也有学者Kaibi和Nfaoui [ 11 ] 使用word2vec (一种基于神经网络架构的流行单词嵌入模型)、全局向量(GloVe)模型和FastText模型进行文本特征提取，在Twitter数据集上进行实验。其中，FastText模型在使用SVM分类器的情况下情感分类是最有效的。Ahuja，Chug，Kohli等人 [ 12 ] 研究了两种文本特征提取方法，即TF-IDF和N-Grams对情感分析的影响。结果显示，情感分析的TF-IDF词级性能比基于N-gram的特征性能高出约3%~4%。Mohey [ 13 ] 提出了一个增强的BOW模型，并对CiteULike网站上的文本评论进行了情感分析。该增强算法的分类准确率为83.5%，优于标准的BOW算法(62%)。Poria，Cambria等人 [ 14 ] 的研究证明了基于CNN的方法在提取文本特征方面是有效的。它构造了包含每个文本的重要信息的特征向量，并且该向量具有代表整个文本的特征的集合。而CNN的输出可以被提供给一个更简单的有助于训练网络的分类器，CNN作为一种有监督的方法，能很好地适应数据集中的异常现象。

视觉信息提取的部分，分为两种，从图片中提取和从视频中提取。若为视频，其涉及到将每个视频剪辑分割成若干帧，并从每一帧中提取出各种特征。特别利用身体手势特征识别情绪方面，Piana，Staglianò等人 [ 15 ] 通过提取手势中的某些特征来自动识别与运动学相关的情感，他们使用了SVM分类器来自动执行情感预测的任务。Noroozi等人 [ 16 ] 利用面部特征与手势特征的结合，进行了有效的情感分析。Yakaew，Dailey等人 [ 17 ] 对RAVDEES数据集中出现的视频进行了情感分析。该数据集主要是从专业演员那里收集的视频，并有着不同的情感类别，如中性、快乐、冷静、悲伤、恐惧、愤怒、惊讶和厌恶。他们将视频分成若干帧后，提取出了反映演员情感的唇部和面部区域。对于人脸检测，他们使用了带有SVM的梯度直方图。

若从图片中提取特征，Song [ 18 ] 认为图片情感分析是对图像所传达信息的一种高级语义理解，它可以弥合低层次视觉特征和高层次情感之间的巨大情感鸿沟。图片情感分析方法主要包括基于传统的机器学习的方法和基于深度学习的方法两大类。传统图片情感分析方法，首先需要从数字化的图片中提取出不同维度的视觉特征，通过情感空间模型的映射，使用机器学习算法和模型训练数字化图片中隐含的情感 [ 19 ] 。近些年来，深度学习技术在图像处理、机器翻译和语音识别等领域取得了很多成果，通过对底层特征进行一系列的非线性变换和组合，抽象概括出具有高阶语义信息的高层特征 [ 20 ] 。You等人 [ 21 ] 设计了CNN 架构来处理情感分析任务，对于大规模弱标记的数据集，在首次训练结束后，去除该训练数据集中情感分类置信度较低的样本，然后再使用过滤后的数据集进一步调整模型的参数，通过这种渐进式训练策略降低训练集中噪音样本对模型学习的影响。此外，作者通过迁移学习机制，使用Twitter图片数据集来微调该CNN网络参数，实验结果显示该CNN网络具有较好的泛化性能。Mittal等人 [ 22 ] 介绍了在图像情感分析中的DNN、CNN、基于区域的CNN (Regional CNN, R-CNN)和Fast R-CNN，并研究了它们的适应性与局限性。

近年来transformer方法也逐渐受到关注。Transformer首先应用于自然语言处理领域，是一种主要基于自我注意机制的深度神经网络，与2017年被引入 [ 23 ] 。由于其强大的表现能力，在视觉模态提取部分提供了帮助。Felicia等人 [ 24 ] 提出了混合LSTM-Transformer分类器，在RAVDESS和Emo-DB两个数据集上准确率分别达到了75.62%和85.55%。Heusser等人 [ 25 ] 提出了一种基于预训练的Transformer语言模型，在IEMOCAP数据集上进行了评估，识别率达到了73.5%。在文献 [ 26 ] 中，提出了一种改进的Transformer模型，并在多头注意中使用了不同的位置编码和泰勒线性注意(TLA)方法。该模型在Emo-DB数据集上测试时达到了74.9%的准确率，在URDU数据集上测试时达到了80%。然而，Transformer的缺点是，它丢失了其位置的顺序信息，需要在每个时间步长中重新计算上下文窗口中的整个历史记录 [ 27 ] 。

该方法通过将各模式中提取的特征组合为一个单一的特征向量，其主要优点是可以用来在早期阶段识别多模态数据特征之间存在的相关性，从而提供准确的结果。从不同的模式(文本、音频和视频)中提取的特征在融合过程开始时被转换为相同的格式，采用特征级融合得到了单模态融合的最佳结果，与现有方法相比，处理时间也有所提高。Monkaresi等人 [ 28 ] 结合了头部运动、生理学和面部颜色进行情感分类。与单模态方法相比，它取得了统计上更高的精度。

该融合方法接受每个模态独立特征抽取后的独立分类结果，将局部结果融合为决策向量给出最终的决策结果。这种方法的优点是每个模态可以使用其最适合的分类器来学习其特征，但也因此而耗时过大。Cai等人 [ 29 ] 和Dobriek等人 [ 30 ] 已经证明，对于情感预测，后期融合比早期融合获得了更好的结果。

顾名思义，该方法结合了特征级和决策级融合技术，利用这两者的优点来完成情感分析任务。Wöllmer等人 [ 31 ] 采用了混合融合，运用Bi-LSTM组合音频和视觉特征，其在由在线评论视频(370个)组成的ICT-MMMO数据集上得到验证，通过融合这些模态，获得了65.7%的F1值，高于单模态性能。Siddiquie等人 [ 32 ] 通过利用语音的声谱图特征和视频的情感本体融合了多模态信息，因每个模态包含对其他模态的补充信息，最终提高了准确率。为了从面部表情和语音中识别人类情感，Mansoorizadeh和Charkari [ 33 ] 通过创建混合特征空间的新方法建立了模型，与基于单模态的方法相比，所提出的融合模型实现了更高的准确率。

该方面的技术基于Lin等人 [ 34 ] 在文章中指出了在不同模式下提取的数据之间的关系。Zeng和Hu等人 [ 35 ] 引入了一个多流融合的隐马尔可夫模型，用于视听内容的影响识别。该方法在11种情感状态的识别中进行了实验，结果发现即使在有音频噪声干扰的情况下，它也表现良好。为了从各模态中识别情感，Sebe，Cohen等人 [ 36 ] 通过基于概率的方法融合模态，使用贝叶斯网络模型，该算法在不同情感状态下采集的视听数据上进行了实验，取得了较好的情感识别效果。Song等人 [ 37 ] 提出了一种三重隐马尔可夫模型，该模型基于视听输入对相关属性进行建模，该模型可以自动识别情绪，其结果显示了其优于单模态方法。

规则级融合采用加权融合和投票表决等技术来实现模态融合。在加权融合的情况下，来自多个模态的特征使用乘积或和这样的操作符来组合。根据Al-Azani和El-Alfy [ 38 ] ，这种加权方法成本较低，并且单个模态被赋予归一化权重。但是这种方法的问题是，为了更好地执行，权重必须被适当地规范化。在基于投票表决的融合中，多数分类器做出的决策起着至关重要的作用。Corradini，Mehta等人 [ 39 ] 融合了语音和2D手势，其主要是与玩游戏的计算机系统的交互过程中获得。他们开发了一种人机交互系统，可以识别用户的手势并采取相应的行动。Iyengar等人 [ 40 ] 使用标准化语音模型和面部分数的线性加权来检测视频中的独白，他们的结论是加权总和法可能优于乘积加权法。

自动编码器是一种有效压缩和编码数据的前馈神经网络。其基于无监督的学习概念，将编码输出重构为更接近原始输入的值。有编码方法、解码和损失函数几个要素。自动编码器被有效地用于执行分类任务，Vincent等人 [ 43 ] 提出了一种新颖的上下文自动编码器并被成功地用于情感分析，在来自facebook和Twitterd网站的数据集上实验时，优于传统的词袋方法和其他方法。

递归神经网络(RNN)可以克服神经网络遇到的缺点，在神经网络中，其当前决策是基于其从过去学习到的知识，它们就像带有记忆的顺序网络一样工作，每个隐藏层项目的值也依赖于先前的状态。RNN被有效地用于语音和手写识别应用 [ 44 ] 。RNN的增强版本是门控循环单元和长短期记忆单位(LSTM)。为了对评论进行情感分析，Pal等人 [ 45 ] 应用了不同的LSTM架构，他们验证了RNN-LSTM比CNN更有效，双LSTM模型的性能优于其他LSTM的架构。文献 [ 46 ] 在LSTM的基础上提出了TD-LSTM和TC-LSTM，这是第一次考虑方面并将方面与背景联系起来以提高分类准确性的文章。与RNN相比，CNN更擅长在情感分析中捕捉本地特征。文献 [ 47 ] 提出了一个基于注意力的双向CNN-RNN深度模型，该模型通过双向LSTM和GRU层提取过去和未来的上下文，效果较优。

2017年，谷歌发表了一篇名为《注意力是你需要的全部》的文章，提出了自我注意机制 [ 23 ] 。后来围绕自我关注和多头自我关注开展了一些研究工作。Letarte提出了SAnet模型，通过大量实验证明了自我注意机制对于情感分析的重要性 [ 48 ] 。有学者 [ 49 ] 提出了结合自我注意机制和多通道特征的情感分类SAMFBiLSTM模型，该模型还指出词性在情感分类中起着重要作用。文献 [ 50 ] 使用全局注意和局部注意来捕捉上下文和方面之间的交互。与基于LSTM的模型相比，自我注意可以获得单词之间的依赖关系，并且可以并行计算。