姓名：胡荣龙

政治面貌：共青团员

专业：2022级人工智能硕士

学术论文：中科院一区TOP2篇。

曾获荣誉：2022年第一届湖南省研究生计算机创新大赛三等奖；第四届湖南省研究生人工智能创新大赛三等奖。

我的硕士研究课题聚焦于“多模态情感分析”。这个领域旨在通过结合来自不同模式（如文本、语音和视觉）的信息来提高情感识别的准确性。传统的单模态情感分析通常只依赖于一种数据类型，比如纯文本的情感分类。然而，人们表达情感的方式是多方面的，单一的数据类型可能无法捕捉到完整的情感信息。因此，我选择了研究如何有效地整合多种模态的数据来进行更深入和全面的情感分析。

 选择这个方向的原因有几个方面。首先，随着社交媒体的普及，用户生成的内容呈现出多样化的特点，不仅包括文字评论，还包括图片、短视频等多媒体元素。这些丰富的信息为情感分析提供了更多的维度。其次，近年来深度学习技术的发展，特别是预训练模型和迁移学习的成功应用，使得处理复杂的多模态数据成为可能。处理这些问题对了解个体心理状况和引导社会舆论具有重要作用。

遇到的最大挑战是如何有效地融合来自不同模态的数据。每个模态（如文本、音频、视频）都有其独特的特性、数据结构和表达方式，这使得它们之间的直接整合变得复杂。此外，不同模态的情感信息可能存在不一致或互补的情况，如何平衡这些差异并构建一个能够充分利用各模态优势的模型是一个关键问题。

我通过实验发现文本模态对人类情感极性表征的贡献是最大的，因此我设计了一个以文本模态为主的多模态融合网络，该网络是完全基于跨模态注意机制的，因此有效地避免了模态间显示对齐所需的复杂操作。另外，我探讨了多模态数据的图结构特性，创新地将图神经网络引入该领域，结合图学习与序列学习来促进多模态融合过程。

创新点

探讨了不同模态（文本、视觉和音频）的重要性，并发现文本模态是最有效的；设计了一个以增强文本信息为主的融合网络，突出主要模态的作用；引入了图学习，弥补了该领域的空白；设计了一个独立的模块，探讨了人类情感极性随时间变化的特性。

可能的影响

1.探讨不同模态（文本、视觉和音频）的重要性有助于指导未来研究者和从业者在设计情感分析系统时更加重视文本信息；

2.引入图学习弥补了该领域的空白，图学习的应用为多模态情感分析带来了新的视角，它允许模型捕捉到不同模态之间的复杂关系以及它们随时间变化的动态特性，这种方法可以更精细地理解情感的发生和发展过程，进而改进情感预测和分类的效果；

3.最后设计了一个独立的模块探讨人类情感极性随时间变化的特性，这一模块有助于揭示情感演变模式及其背后的心理和社会因素，对于长期情感跟踪和个人化情感支持服务有着重要的应用价值。

在安排学习和科研时间时，我遵循一套结构化但灵活的时间管理策略，以确保高效且持续的进步。首先，我会根据研究项目的关键节点和截止日期来制定长期计划，明确每个阶段的目标。然后，将这些大目标分解为每周甚至每日的具体任务，以便更好地跟踪进度并保持动力。除了专注于个人任务外，我还留出固定的时间用于团队会议和交流讨论，因为与导师和同事的沟通对于获取反馈和灵感至关重要。此外，我也会定期参加学术讲座、研讨会等活动，拓宽视野并紧跟领域内的最新动态。

获得国奖对我来说意味着我的努力得到了认可与反馈，同样也是对我未来发展的激励。这一成就象征着我的研究工作得到了学术界的肯定，证明了我在选定领域内做出的贡献具有较高的价值和影响力。这不仅仅是个人的荣耀，更是对我所代表的研究团队、导师以及所在单位的一种肯定。

 对于未来的影响：获奖无疑增强了我对自身能力的信心，使我相信自己有能力应对更复杂的研究挑战，并在科学探索的道路上走得更远。

对于未来希望争取国家级奖项（国奖）的学弟学妹们，我想分享几点建议：

1.确立一个既感兴趣又具挑战性的研究方向至关重要，这不仅能激发你的热情，还能确保研究工作的深度和广度；

2.深入进行文献调研，了解领域内的最新进展和未解决问题，为自己的研究找到独特的切入点，并奠定坚实的理论基础；

3.积极参与学术交流，与导师、同学及业界专家保持密切沟通，从不同角度获取反馈和灵感。此外，注重实验设计和数据处理的严谨性，确保研究成果的真实可靠；

4.不要害怕失败，科研路上难免遇到挫折，关键是从中学习，不断调整优化方案。通过坚持不懈的努力和对科学探索的执着追求，相信你们一定能够取得优异的成绩，最终赢得国奖的认可。