Multimodal Sentiment Analysis Based on Causal Reasoning

📄 arXiv: 2412.07292v1 📥 PDF

作者: Fuhai Chen, Pengpeng Huang, Xuri Ge, Jie Huang, Zishuo Bao

分类: cs.MM, cs.CL

发布日期: 2024-12-10

💡 一句话要点

提出基于因果推理的对抗多模态情感分析框架，解决单模态数据偏差问题。

🎯 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 因果推理 反事实推理 数据去偏 图文情感分析

📋 核心要点

  1. 多模态情感分析易受单模态数据偏差影响，例如文本情感的显式语义可能误导最终分类。
  2. CF-MSA利用因果反事实推理构建多模态情感因果关系，区分模态处理变量以减轻单模态偏差。
  3. 通过优化目标整合模态信息，减少固有偏差，实验在MVSA数据集上取得SOTA性能。

📝 摘要（中文）

随着多媒体的快速发展，从单模态文本情感分析到多模态图文情感分析的转变近年来受到了学术界和工业界的关注。然而，多模态情感分析受到单模态数据偏差的影响，例如，由于显式的情感语义，文本情感可能具有误导性，导致最终情感分类的准确率较低。本文提出了一种新的对抗多模态情感分析框架（CF-MSA），该框架使用因果反事实推理来构建多模态情感因果推理。CF-MSA通过区分模态之间的处理变量，减轻了单模态偏差的直接影响，并确保了模态之间的异质性。此外，考虑到模态之间的信息互补性和偏差差异，我们提出了一种新的优化目标，以有效地整合不同的模态，并减少每种模态的固有偏差。在两个公共数据集MVSA-Single和MVSA-Multiple上的实验结果表明，所提出的CF-MSA具有优越的去偏能力，并取得了新的state-of-the-art性能。我们将发布代码和数据集，以方便未来的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态情感分析中，由于单模态数据偏差（例如文本中显式情感语义的误导）导致的情感分类准确率降低问题。现有方法未能有效消除这些偏差，导致模型性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用因果推理，特别是反事实推理，来识别和消除单模态数据中的偏差。通过构建多模态情感的因果图，并进行反事实干预，模型可以学习到在没有偏差影响下的情感表达。

技术框架：CF-MSA框架主要包含以下几个阶段：1) 构建多模态输入表示；2) 利用因果图建模模态之间的关系；3) 应用反事实推理，生成反事实样本，消除偏差影响；4) 使用新的优化目标，整合不同模态的信息，并减少固有偏差；5) 进行情感分类。

关键创新：论文的关键创新在于将因果反事实推理引入多模态情感分析，从而能够显式地建模和消除单模态数据偏差。与传统方法相比，CF-MSA能够更有效地利用多模态信息，并提高情感分类的准确率。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何选择和定义因果图中的处理变量，以区分不同模态的偏差；2) 如何设计反事实干预策略，生成有效的反事实样本；3) 如何构建优化目标，以平衡不同模态的信息，并减少偏差的影响。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述，但摘要中未提供。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CF-MSA在MVSA-Single和MVSA-Multiple两个公共数据集上进行了实验，结果表明该方法具有优越的去偏能力，并取得了新的state-of-the-art性能。具体的性能提升幅度需要在论文中查找，摘要中未给出具体数值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体情感分析、舆情监控、智能客服、电影评论分析等领域。通过消除单模态数据偏差，可以提高情感分析的准确性和可靠性，从而为相关应用提供更准确的情感信息，辅助决策。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of multimedia, the shift from unimodal textual sentiment analysis to multimodal image-text sentiment analysis has obtained academic and industrial attention in recent years. However, multimodal sentiment analysis is affected by unimodal data bias, e.g., text sentiment is misleading due to explicit sentiment semantic, leading to low accuracy in the final sentiment classification. In this paper, we propose a novel CounterFactual Multimodal Sentiment Analysis framework (CF-MSA) using causal counterfactual inference to construct multimodal sentiment causal inference. CF-MSA mitigates the direct effect from unimodal bias and ensures heterogeneity across modalities by differentiating the treatment variables between modalities. In addition, considering the information complementarity and bias differences between modalities, we propose a new optimisation objective to effectively integrate different modalities and reduce the inherent bias from each modality. Experimental results on two public datasets, MVSA-Single and MVSA-Multiple, demonstrate that the proposed CF-MSA has superior debiasing capability and achieves new state-of-the-art performances. We will release the code and datasets to facilitate future research.