Towards Robust Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Data

📄 arXiv: 2409.20012v2 📥 PDF

作者: Haoyu Zhang, Wenbin Wang, Tianshu Yu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2024-09-30 (更新: 2024-11-01)

备注: Accepted to NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出语言主导的抗噪学习网络LNLN，解决多模态情感分析中的数据缺失问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态情感分析 数据缺失 鲁棒性学习 语言主导 抗噪学习 模态校正 多模态融合

📋 核心要点

  1. 多模态情感分析面临数据缺失的挑战，现有方法难以有效利用不完整数据。
  2. LNLN以语言模态为主导，通过校正和学习模块，提升模型在噪声环境下的鲁棒性。
  3. 在多个数据集上的实验表明，LNLN显著优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析(MSA)领域最近出现了一个新兴方向，旨在解决数据不完整的问题。考虑到语言模态通常包含密集的情感信息，我们将语言模态视为主要模态，并提出了一种创新的语言主导的抗噪学习网络(LNLN)来实现鲁棒的MSA。所提出的LNLN具有主导模态校正(DMC)模块和基于主导模态的多模态学习(DMML)模块，通过确保主导模态表示的质量来增强模型在各种噪声场景中的鲁棒性。除了系统化的设计之外，我们还在随机数据缺失场景下进行了全面的实验，在几个流行的数据集(例如MOSI、MOSEI和SIMS)上使用了多样化和有意义的设置，与现有文献中的评估相比，提供了额外的统一性、透明性和公平性。实验结果表明，LNLN始终优于现有的基线，在这些具有挑战性和广泛的评估指标中表现出卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：多模态情感分析任务中，由于各种原因（如传感器故障、数据采集限制等），经常出现数据缺失的情况。现有方法在处理不完整数据时，往往性能显著下降，无法充分利用剩余模态的信息，导致情感分析结果不准确。因此，如何在数据缺失的情况下，依然能够进行鲁棒的多模态情感分析是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是将语言模态作为主导模态，因为语言通常包含最丰富的情感信息。通过增强语言模态的表示质量，并以此指导其他模态的学习，从而提高模型在数据缺失情况下的鲁棒性。这种方法的核心在于假设即使其他模态缺失，语言模态仍然能够提供足够的情感信息，从而保证模型的性能。

技术框架：LNLN包含两个主要模块：主导模态校正(DMC)模块和基于主导模态的多模态学习(DMML)模块。DMC模块旨在提高语言模态表示的质量，通过某种方式（具体细节未知）来校正语言模态中的噪声或缺失信息。DMML模块则利用校正后的语言模态表示来指导其他模态的学习，从而实现更鲁棒的多模态情感分析。整体流程是先通过DMC模块增强语言模态，然后通过DMML模块进行多模态融合和情感预测。

关键创新：该论文的关键创新在于明确提出了“语言主导”的思想，并设计了相应的DMC和DMML模块。与现有方法不同，LNLN不是平等地对待所有模态，而是将语言模态作为核心，通过增强其表示来提高整体的鲁棒性。这种方法更符合实际情况，因为语言通常是情感表达的主要载体。

关键设计：具体的技术细节（如DMC模块的实现方式、DMML模块的具体结构、损失函数的设计等）在摘要中没有详细说明，属于未知信息。需要阅读论文全文才能了解这些关键设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LNLN在MOSI、MOSEI和SIMS等多个数据集上，在随机数据缺失的场景下，始终优于现有的基线方法。具体的性能提升幅度未知，但论文强调了LNLN在具有挑战性和广泛的评估指标中表现出卓越的性能，证明了其在处理不完整数据时的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要进行情感分析的场景，尤其是在数据采集不完整或存在噪声的情况下，例如在线评论分析、社交媒体情感监控、客户服务质量评估等。通过提高模型在数据缺失情况下的鲁棒性，可以更准确地理解用户的情感，从而为决策提供更好的支持。未来，该方法还可以扩展到其他多模态任务中，例如视频理解、人机交互等。

📄 摘要（原文）

The field of Multimodal Sentiment Analysis (MSA) has recently witnessed an emerging direction seeking to tackle the issue of data incompleteness. Recognizing that the language modality typically contains dense sentiment information, we consider it as the dominant modality and present an innovative Language-dominated Noise-resistant Learning Network (LNLN) to achieve robust MSA. The proposed LNLN features a dominant modality correction (DMC) module and dominant modality based multimodal learning (DMML) module, which enhances the model's robustness across various noise scenarios by ensuring the quality of dominant modality representations. Aside from the methodical design, we perform comprehensive experiments under random data missing scenarios, utilizing diverse and meaningful settings on several popular datasets (\textit{e.g.,} MOSI, MOSEI, and SIMS), providing additional uniformity, transparency, and fairness compared to existing evaluations in the literature. Empirically, LNLN consistently outperforms existing baselines, demonstrating superior performance across these challenging and extensive evaluation metrics.