量子启发多模态情感分析模型

融合量子纠缠增强表征

将每种模态视为独立量子系统，用林德布拉德方程建模与环境交互，强化多模态间复杂关系的表达能力。

Kehuan, Yan · Peichao, Lai · 77169103 · Yi, Ren · Badarch, Tuyatsetseg · Chen, Yiwei · 郑相涵

Neurocomputing 2025

技术优势

跨模态复杂交互建模

通过可训练的林德布拉德方程描述多模态系统与语义环境的交互，有效提升跨模态复杂关系的表达能力。

性能优于现有方法

在MVSA和Memotion数据集上，模型性能优于传统方法、大语言模型和其他量子启发方法。

可解释性增强

通过冯·诺依曼纠缠熵量化模态组合的纠缠程度，提供模型可解释性。

应用场景

• 多模态情感计算：利用量子纠缠增强多模态特征融合，提升情感识别精度。
• 智能交互系统：为智能交互系统提供更准确的情感感知能力，改善人机交互体验。
• 情感分析模型：引入林德布拉德方程建模模态间复杂动态，超越现有情感分析模型。