大型语言模型遇上文本中心的多模态情感分析：综述

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与只考虑文本的传统情感分析相比，多模态情感分析需要同时考虑来自多模态来源的情感信号，因此更符合人类在现实场景中处理情感的方式。它涉及处理来自各种来源的情感信息，如自然语言、图像、视频、音频、生理信号等。 然而，尽管其他模态也包含多样的情感线索，自然语言通常包含更丰富的上下文信息，因此在多模态情感分析中总是占据关键位置 。 ChatGPT的出现为将大型语言模型（LLMs）应用于文本中心的多模态任务打开了巨大的潜力 。然而，目前尚不清楚现有的LLMs如何能更好地适应文本中心的多模态情感分析任务。本综述旨在：（1）全面回顾文本中心的多模态情感分析任务的最新研究，（2）探讨LLMs在文本中心的多模态情感分析中的潜力，概述其方法、优势和局限性，（3）总结基于LLM的多模态情感分析技术的应用场景，以及（4）探 ………………………………