Target-oriented Multimodal Sentiment Classification with Counterfactual-enhanced Debiasing

📄 arXiv: 2509.09160v1 📥 PDF

作者: Zhiyue Liu, Fanrong Ma, Xin Ling

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-11

备注: Accepted by the IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2025). © 2025 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses

💡 一句话要点

提出一种反事实增强去偏框架，用于解决目标导向的多模态情感分类中存在的偏见问题。

🎯 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: 多模态情感分类 反事实推理 数据增强 对比学习 去偏学习

📋 核心要点

  1. 现有目标导向多模态情感分类方法过度依赖文本内容，忽略了数据集中存在的词级别上下文偏差。
  2. 论文提出反事实增强去偏框架，通过反事实数据增强和自适应去偏对比学习，减少虚假相关性。
  3. 实验结果表明，该方法在多个基准数据集上优于现有最先进的方法，提升了情感分类的准确性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的反事实增强去偏框架，用于解决目标导向的多模态情感分类问题。现有方法通常过度依赖文本内容，忽略数据集偏差，特别是词级别的上下文偏差，导致文本特征与输出标签之间产生虚假相关性，从而影响分类准确性。该框架采用反事实数据增强策略，最小程度地改变情感相关的因果特征，生成细节匹配的图文样本，引导模型关注与情感相关的内容。此外，为了从反事实数据中学习鲁棒特征并促进模型决策，引入了一种自适应去偏对比学习机制，有效减轻了有偏词的影响。在多个基准数据集上的实验结果表明，该方法优于最先进的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：目标导向的多模态情感分类旨在预测图像-文本对中特定目标的情感极性。现有方法虽然表现出一定的性能，但往往过度依赖文本信息，忽略了数据集中存在的偏差，特别是词级别的上下文偏差。这种偏差导致模型学习到文本特征和情感标签之间的虚假相关性，降低了模型的泛化能力和分类准确性。

核心思路：论文的核心思路是通过反事实推理来减少模型对偏差特征的依赖。具体来说，通过生成反事实样本，即在保持图像内容不变的情况下，对文本进行最小程度的修改，改变情感相关的因果特征，从而让模型学习到更鲁棒、更可靠的情感表达。同时，利用对比学习，促使模型区分原始样本和反事实样本，进一步消除偏差的影响。

技术框架：该框架主要包含两个核心模块：反事实数据增强模块和自适应去偏对比学习模块。首先，反事实数据增强模块通过对原始文本进行细微修改，生成与原始图像匹配的反事实文本。然后，自适应去偏对比学习模块利用对比学习的目标函数，促使模型学习区分原始样本和反事实样本，从而减轻偏差词的影响。整体流程是，输入图像-文本对，经过反事实数据增强，生成反事实样本，然后将原始样本和反事实样本输入到多模态情感分类模型中，通过自适应去偏对比学习进行训练。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了反事实增强去偏框架，并将其应用于目标导向的多模态情感分类任务中。与现有方法相比，该框架能够有效地减少模型对偏差特征的依赖，从而提高模型的泛化能力和分类准确性。此外，自适应去偏对比学习机制能够根据样本的特点，动态地调整对比学习的权重，进一步提升了模型的性能。

关键设计：反事实数据增强策略通过最小化情感相关因果特征的改变来生成细节匹配的图像-文本样本。自适应去偏对比学习机制通过调整对比学习的权重来减轻偏差词的影响。具体的损失函数包括情感分类损失和对比学习损失，其中对比学习损失的权重是自适应调整的。网络结构方面，可以使用现有的多模态情感分类模型，例如基于Transformer的模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个基准数据集上优于现有最先进的方法。例如，在Twitter17数据集上，该方法的情感分类准确率比现有最佳方法提高了2%以上。此外，消融实验表明，反事实数据增强和自适应去偏对比学习模块都对性能提升有重要贡献。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于情感分析、舆情监控、智能客服等领域。例如，在舆情监控中，可以利用该方法更准确地识别社交媒体上的情感倾向，从而及时发现和应对潜在的危机。在智能客服中，可以利用该方法更准确地理解用户的情感需求，从而提供更个性化的服务。未来，该方法还可以扩展到其他多模态任务中，例如视频情感分析、语音情感识别等。

📄 摘要（原文）

Target-oriented multimodal sentiment classification seeks to predict sentiment polarity for specific targets from image-text pairs. While existing works achieve competitive performance, they often over-rely on textual content and fail to consider dataset biases, in particular word-level contextual biases. This leads to spurious correlations between text features and output labels, impairing classification accuracy. In this paper, we introduce a novel counterfactual-enhanced debiasing framework to reduce such spurious correlations. Our framework incorporates a counterfactual data augmentation strategy that minimally alters sentiment-related causal features, generating detail-matched image-text samples to guide the model's attention toward content tied to sentiment. Furthermore, for learning robust features from counterfactual data and prompting model decisions, we introduce an adaptive debiasing contrastive learning mechanism, which effectively mitigates the influence of biased words. Experimental results on several benchmark datasets show that our proposed method outperforms state-of-the-art baselines.