本文针对多模态情感分析中文本模态与情感标签之间存在的虚假关联问题，提出了一种名为PriSA的新框架。该框架首先通过优先跨模态融合方法，利用文本模态引导计算跨模态相关性；随后引入距离感知对比学习，利用情感标签之间的距离信息进一步计算混合模态相关性；最终基于混合模态相关性和判别性类内特征识别情感信息。实验表明该方法能有效缓解文本虚假关联带来的影响，提升多模态情感分析性能。