"本文研究了借助多模态数据开展情感分析的方法，综合考量文本、语音、图像以及视频等多种数据来源，以提高情感识 别的精准度与丰富度，在信息爆炸的当下，传统单模态情感分析方式难以充分呈现情感的复杂特性，多模态数据融合显得颇为关键， 研究详细探讨了多模态数据的定义、类别以及其于情感分析中的应用。实验结果显示，多模态融合模型在情感识别方面比单模态模 型更具优势，准确率达 83.5%，F1 值也有明显提升，证实了多模态融合的有效性以及在不同数据集上的适用性，凭借对社交媒体用 户评论进行案例剖析，验证了该方法在实际应用中的潜力与优越性，推动了情感分析技术进步并为相关领域提供了理论支撑与技术 参考。"
