情感分析是自然语言处理领域中的一个重要研究方向，它可以帮助我们理解人类在交流中所表达的情感和态度。然而，传统的情感分析方法往往只考虑文本信息，忽略了其它模态（如图像、音频、视频等）的情感信息。本文提出一种基于神经网络的多模态情感分析框架，能够同时处理多种模态的情感信息，并达到更好的情感分析效果。
关键词：情感分析，神经网络，多模态
一、引言
情感分析是自然语言处理领域中的一个重要研究方向，它可以帮助我们理解人类在交流中所表达的情感和态度。传统的情感分析方法往往只考虑文本信息，忽略了其它模态（如图像、音频、视频等）的情感信息。然而，随着多媒体技术的发展，越来越多的数据以多模态的形式出现，因此多模态情感分析成为了一个备受关注的研究方向。
二、相关工作
在过去的几年中，一些研究者已经尝试将多模态信息用于情感分析。例如，一些研究者使用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）来处理图像和文本信息。另外，一些研究者使用多个CNN网络或多个LSTM网络来处理不同的模态信息。这些方法在一定程度上提高了情感分析的准确性，但仍然存在一些问题。例如，多个网络之间的信息交互不够充分，导致模型性能下降。
三、方法
本文提出一种基于神经网络的多模态情感分析框架。该框架包括以下三个组件：模态特征提取器、情感特征提取器和