基于量子图注意力机制的多视图多粒度情感语义交互框架：跨模态情感分析新突破

（编辑推荐）本文提出融合量子计算与图神经网络(GNN)的多模态情感分析框架MMIF，通过量子长短期记忆网络(QTFE)提取时序特征、图神经网络增强模态内表征(GEIR)、双向注意力机制实现跨模态深度交互(IDIF)，以及多粒度情感分布匹配(ERDM)模块，在CMU-MOSI/MOSEI等数据集上准确率达89.12%/86.79%，为人工智能情感计算提供新范式。

　　

Highlight亮点

我们设计的多视图多粒度情感语义交互框架(MMIF)通过四大创新模块攻克跨模态情感分析难题：

1. 1.

   量子启发的时序特征提取(QTFE)：采用量子结构LSTM捕捉各模态动态时序特征，如同"情感DNA测序"般精准解码情绪波动轨迹

2. 2.

   图神经网络增强模态内表征(GEIR)：为文本/音频/视觉数据分别构建专属图谱，运用GCN处理图像、GAT解析文本音频，实现"模态内情感拓扑重构"

3. 3.

   跨模态深度交互融合(IDIF)：双向增强注意力机制如同"情感翻译官"，在文本-视觉-音频三模态间建立动态词典，消除83.6%的语义鸿沟

4. 4.

   情感表征分布匹配(ERDM)：采用多粒度解耦技术区分强相关情绪信号（如明确表情）与弱相关背景特征（如环境噪音），实现"情感光谱"的精准匹配

Conclusion结论

本框架首次实现量子计算与图神经网络在情感分析中的协同应用，在CMU-MOSI/MOSEI数据集上创造89.13%/86.80%的F1值新纪录。未来将探索情感量子纠缠态建模，为数字医疗中的情绪障碍诊断提供新工具。