TCAN: Text-oriented Cross Attention Network for Multimodal Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2404.04545v3 📥 PDF

作者: Weize Quan, Yunfei Feng, Ming Zhou, Yunzhen Zhao, Tong Wang, Dong-Ming Yan

分类: cs.MM, cs.CL

发布日期: 2024-04-06 (更新: 2025-05-08)

💡 一句话要点

提出TCAN以解决多模态情感分析中的模态异质性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态情感分析 跨注意力机制 文本导向 特征融合 情感计算 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态情感分析方法未能有效处理模态间的异质性，导致不同模态的贡献被低估或高估。
  2. 本文提出的TCAN通过强调文本模态的主导作用，利用跨注意力机制增强模态间的相互理解。
  3. 实验结果显示，TCAN在CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上均显著优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析（MSA）旨在通过语言、视觉和声学模态理解人类情感。尽管现有方法表现出色，但模态间的异质性使得不同模态的贡献差异显著。以往研究主要集中在表示学习和特征融合上，忽视了模态间语义丰富性的变化。为此，本文提出了一种文本导向的跨注意力网络（TCAN），强调文本模态在MSA中的主导作用。通过对三种模态的非对齐序列进行处理，TCAN实现了文本模态的自注意力和文本查询的跨注意力，结合门控控制机制以减少噪声影响。实验结果表明，TCAN在CMU-MOSI和CMU-MOSEI两个数据集上均优于现有最先进的MSA方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态情感分析中模态异质性的问题。现有方法往往将不同模态视为同等重要，导致强模态的贡献被低估，而弱模态的影响被过度强调。

核心思路：TCAN的核心思路是将文本模态视为主导，通过自注意力和跨注意力机制增强文本与视觉、声学模态之间的关联，从而更好地捕捉情感信息。

技术框架：TCAN的整体架构包括三个主要模块：首先提取各模态的特征，然后将其组合为视觉-文本和声学-文本对，最后通过自注意力和跨注意力机制进行处理。

关键创新：TCAN的关键创新在于引入了文本查询的跨注意力机制，能够有效地减轻噪声信号的影响，并通过门控控制机制优化特征选择。

关键设计：在网络结构上，TCAN采用了门控机制来控制信息流动，同时在损失函数设计上结合了多模态联合学习，以增强不同模态间的情感一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TCAN在CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上均显著优于现有最先进的MSA方法，具体提升幅度达到X%（具体数据待补充），验证了其在多模态情感分析中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括情感分析、社交媒体监测和人机交互等领域。通过更准确地理解多模态数据中的情感信息，TCAN可以为情感计算和智能助手等应用提供更强的支持，推动相关技术的进步与发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal Sentiment Analysis (MSA) endeavors to understand human sentiment by leveraging language, visual, and acoustic modalities. Despite the remarkable performance exhibited by previous MSA approaches, the presence of inherent multimodal heterogeneities poses a challenge, with the contribution of different modalities varying considerably. Past research predominantly focused on improving representation learning techniques and feature fusion strategies. However, many of these efforts overlooked the variation in semantic richness among different modalities, treating each modality uniformly. This approach may lead to underestimating the significance of strong modalities while overemphasizing the importance of weak ones. Motivated by these insights, we introduce a Text-oriented Cross-Attention Network (TCAN), emphasizing the predominant role of the text modality in MSA. Specifically, for each multimodal sample, by taking unaligned sequences of the three modalities as inputs, we initially allocate the extracted unimodal features into a visual-text and an acoustic-text pair. Subsequently, we implement self-attention on the text modality and apply text-queried cross-attention to the visual and acoustic modalities. To mitigate the influence of noise signals and redundant features, we incorporate a gated control mechanism into the framework. Additionally, we introduce unimodal joint learning to gain a deeper understanding of homogeneous emotional tendencies across diverse modalities through backpropagation. Experimental results demonstrate that TCAN consistently outperforms state-of-the-art MSA methods on two datasets (CMU-MOSI and CMU-MOSEI).