抑郁症检测：基于交叉注意力的多模态特征融合方法

基本概念

传统的多模态特征融合方法只是简单地将不同类型的数据连接在一起，如今出现了一种基于交叉注意力的多模态特征融合网络（MFFNC），它在抑郁识别任务中表现优异（作者专为抑郁检测设计的，其实相似的心理行为任务也适用）。它通过使用名为MacBERT的预训练模型提取文本中的词汇特征，并结合额外的Transformer模块优化特定任务的上下文理解，有效地捕获和整合了多模态数据中这些互补的信息，进一步提升了模型对目标任务的适应能力。

        多模态特征融合：简单来说，就是把不同种类的数据信息，比如文字、图片、声音、视频等，整合在一起进行分析。就好比我们认识一个人，不仅看他的外貌（图片），还会听他的声音、了解他的言行举止（文字、声音）等等，把这些信息结合起来，就能更全面地了解这个人。

        交叉注意力：可以想象成不同信息之间的一种“对话”机制。比如，文字和图片都在讲述同一个故事，交叉注意力就让文字去“关注”图片中最重要的部分，同时让图片去“理解”文字的核心思想。这样，文字和图片就能互相补充、互相帮助，共同揭示故事的全貌。

        MFFNC方法