Knowledge-Guided Dynamic Modality Attention Fusion Framework for Multimodal Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2410.04491v1 📥 PDF

作者: Xinyu Feng, Yuming Lin, Lihua He, You Li, Liang Chang, Ya Zhou

分类: cs.CL, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2024-10-06

备注: Accepted to EMNLP Findings 2024

💡 一句话要点

提出知识引导的动态模态注意力融合框架KuDA，解决多模态情感分析中模态主导性动态变化问题。

🎯 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 模态融合 注意力机制 知识引导 动态模态选择

📋 核心要点

  1. 现有MSA方法忽略了不同模态在不同情境下可能成为主导模态的情况，导致情感分析精度受限。
  2. KuDA框架利用情感知识动态选择主导模态，并调整各模态贡献，从而适应模态主导性的动态变化。
  3. 实验结果表明，KuDA在多个MSA基准数据集上取得了SOTA性能，验证了其在不同模态主导场景下的有效性。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析(MSA)利用多模态数据推断用户的情感。以往的方法侧重于平等地对待每个模态的贡献，或者静态地使用文本作为主导模态进行交互，忽略了每个模态可能成为主导的情况。本文提出了一种知识引导的动态模态注意力融合框架(KuDA)用于多模态情感分析。KuDA利用情感知识来引导模型动态地选择主导模态，并调整每个模态的贡献。此外，利用获得的多模态表示，该模型可以通过相关性评估损失进一步突出主导模态的贡献。在四个MSA基准数据集上的大量实验表明，KuDA实现了最先进的性能，并且能够适应不同的主导模态场景。

🔬 方法详解

问题定义：多模态情感分析旨在利用文本、语音、视觉等多模态信息来准确推断用户的情感。现有方法主要存在两个痛点：一是平等对待所有模态，忽略了不同模态的重要性差异；二是静态地将文本作为主导模态，无法适应真实场景中模态主导性的动态变化，例如在某些场景下，语音或视觉信息可能比文本更具决定性作用。

核心思路：KuDA的核心思路是利用情感知识来指导模型动态地选择主导模态，并根据主导模态调整其他模态的贡献。通过引入情感知识，模型能够更好地理解不同模态在情感表达中的作用，从而更准确地进行情感分析。这种动态调整的机制使得模型能够适应不同场景下模态主导性的变化。

技术框架：KuDA框架主要包含以下几个模块：1) 特征提取模块：用于提取文本、语音和视觉模态的特征表示。2) 知识引导的模态注意力模块：利用情感知识动态地计算每个模态的注意力权重，从而选择主导模态。3) 模态融合模块：根据注意力权重融合不同模态的特征表示，得到多模态情感表示。4) 情感分类模块：利用多模态情感表示进行情感分类。

关键创新：KuDA的关键创新在于引入了情感知识来指导模态注意力的计算，从而实现了动态的模态选择和融合。与现有方法相比，KuDA能够更好地适应不同场景下模态主导性的变化，从而提高情感分析的准确性。此外，相关性评估损失的引入进一步强化了主导模态的贡献。

关键设计：KuDA的关键设计包括：1) 情感知识的表示和利用方式：具体的情感知识来源和嵌入方法（论文中未明确说明，属于未知信息）。2) 模态注意力权重的计算方法：如何利用情感知识来计算每个模态的注意力权重（论文中未明确说明，属于未知信息）。3) 相关性评估损失的具体形式：用于突出主导模态贡献的损失函数设计（论文中未明确说明，属于未知信息）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KuDA在四个MSA基准数据集上取得了state-of-the-art的性能，证明了其有效性。实验结果表明，KuDA能够适应不同的主导模态场景，并且在某些数据集上取得了显著的性能提升。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找（未知信息）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、舆情监控、在线教育等领域。例如，在智能客服中，可以利用多模态信息更准确地理解用户的情感，从而提供更个性化的服务。在舆情监控中，可以及时发现和预警负面情绪，维护社会稳定。在在线教育中，可以根据学生的情绪状态调整教学策略，提高学习效果。未来，该研究可以进一步扩展到更多模态和更复杂的情感场景。

📄 摘要（原文）

Multimodal Sentiment Analysis (MSA) utilizes multimodal data to infer the users' sentiment. Previous methods focus on equally treating the contribution of each modality or statically using text as the dominant modality to conduct interaction, which neglects the situation where each modality may become dominant. In this paper, we propose a Knowledge-Guided Dynamic Modality Attention Fusion Framework (KuDA) for multimodal sentiment analysis. KuDA uses sentiment knowledge to guide the model dynamically selecting the dominant modality and adjusting the contributions of each modality. In addition, with the obtained multimodal representation, the model can further highlight the contribution of dominant modality through the correlation evaluation loss. Extensive experiments on four MSA benchmark datasets indicate that KuDA achieves state-of-the-art performance and is able to adapt to different scenarios of dominant modality.