Toward Robust Incomplete Multimodal Sentiment Analysis via Hierarchical Representation Learning
作者: Mingcheng Li, Dingkang Yang, Yang Liu, Shunli Wang, Jiawei Chen, Shuaibing Wang, Jinjie Wei, Yue Jiang, Qingyao Xu, Xiaolu Hou, Mingyang Sun, Ziyun Qian, Dongliang Kou, Lihua Zhang
分类: cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-11-05
备注: Accepted by NeurIPS 2024
💡 一句话要点
提出HRLF框架，解决不确定模态缺失下的鲁棒多模态情感分析问题
🎯 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 模态缺失 表征学习 互信息最大化 对抗学习 鲁棒性 跨模态学习
📋 核心要点
- 现有MSA方法在模态缺失情况下性能显著下降，无法有效处理实际应用中常见的不确定模态缺失问题。
- HRLF框架通过细粒度表征分解、分层互信息最大化和分层对抗学习，提取鲁棒的情感表征并对齐多模态信息。
- 在三个数据集上的实验结果表明，HRLF在不确定模态缺失情况下显著提升了MSA性能，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
多模态情感分析(MSA)旨在通过多种模态理解和识别人类情感。相比于仅使用单一模态，多模态融合提供的互补信息能够促进更好的情感分析。然而，在实际应用中，许多不可避免的因素可能导致不确定的模态缺失，从而阻碍多模态建模的有效性并降低模型性能。为此，我们提出了一个分层表征学习框架(HRLF)，用于在不确定模态缺失情况下执行MSA任务。具体来说，我们提出了一个细粒度的表征分解模块，通过跨模态转换和情感语义重构，将模态分解为情感相关和模态特定的表征，从而充分提取有价值的情感信息。此外，引入了一种分层互信息最大化机制，以增量方式最大化多尺度表征之间的互信息，从而对齐和重构表征中的高层语义。最后，我们提出了一种分层对抗学习机制，进一步对齐和调整情感相关表征的潜在分布，以产生鲁棒的联合多模态表征。在三个数据集上的综合实验表明，HRLF显著提高了不确定模态缺失情况下的MSA性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态情感分析中，由于实际应用中不可避免的模态缺失导致模型性能下降的问题。现有的多模态情感分析方法在面对不确定的模态缺失时，无法有效提取和融合不同模态的信息，导致情感识别准确率降低。
核心思路：论文的核心思路是通过分层表征学习，将模态信息分解为情感相关和模态特定的表征，并利用互信息最大化和对抗学习来对齐和增强这些表征。通过这种方式，即使在某些模态缺失的情况下，模型仍然可以依赖其他模态的情感相关信息进行准确的情感分析。
技术框架：HRLF框架包含三个主要模块：1) 细粒度表征分解模块：将每个模态的表征分解为情感相关和模态特定的两部分，通过跨模态翻译和情感语义重构来提取有价值的情感信息。2) 分层互信息最大化机制：通过最大化多尺度表征之间的互信息，对齐和重构高层语义，从而增强表征的鲁棒性。3) 分层对抗学习机制：通过对抗学习，进一步对齐和调整情感相关表征的潜在分布，生成鲁棒的联合多模态表征。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个完整的分层表征学习框架，该框架能够有效地处理不确定模态缺失情况下的多模态情感分析问题。与现有方法相比，HRLF通过细粒度的表征分解和分层学习机制，更好地提取和融合了不同模态的情感信息，从而提高了模型的鲁棒性和准确性。
关键设计：细粒度表征分解模块使用了跨模态翻译和情感语义重构损失函数来确保情感相关表征包含足够的情感信息。分层互信息最大化机制使用了多尺度表征，并在不同尺度上计算互信息。分层对抗学习机制使用了梯度反转层来对齐情感相关表征的潜在分布。具体的参数设置和网络结构在论文中有详细描述，但摘要中未提及具体数值。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HRLF在三个数据集上显著提高了多模态情感分析的性能，尤其是在模态缺失的情况下。具体提升幅度未知，但摘要强调了“显著提高”，表明HRLF在鲁棒性方面优于现有方法。具体的性能数据和对比基线需要在论文正文中查找。
🎯 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。在这些场景中，用户的情感表达往往包含多种模态信息（如文本、语音、表情），但由于设备限制或用户行为，某些模态可能缺失。HRLF框架能够有效处理这些模态缺失情况，提高情感识别的准确性和鲁棒性，从而提升用户体验和决策效率。
📄 摘要（原文）
Multimodal Sentiment Analysis (MSA) is an important research area that aims to understand and recognize human sentiment through multiple modalities. The complementary information provided by multimodal fusion promotes better sentiment analysis compared to utilizing only a single modality. Nevertheless, in real-world applications, many unavoidable factors may lead to situations of uncertain modality missing, thus hindering the effectiveness of multimodal modeling and degrading the model's performance. To this end, we propose a Hierarchical Representation Learning Framework (HRLF) for the MSA task under uncertain missing modalities. Specifically, we propose a fine-grained representation factorization module that sufficiently extracts valuable sentiment information by factorizing modality into sentiment-relevant and modality-specific representations through crossmodal translation and sentiment semantic reconstruction. Moreover, a hierarchical mutual information maximization mechanism is introduced to incrementally maximize the mutual information between multi-scale representations to align and reconstruct the high-level semantics in the representations. Ultimately, we propose a hierarchical adversarial learning mechanism that further aligns and adapts the latent distribution of sentiment-relevant representations to produce robust joint multimodal representations. Comprehensive experiments on three datasets demonstrate that HRLF significantly improves MSA performance under uncertain modality missing cases.