Enhance-then-Balance Modality Collaboration for Robust Multimodal Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2604.12518v1 📥 PDF

作者: Kang He, Yuzhe Ding, Xinrong Wang, Fei Li, Chong Teng, Donghong Ji

分类: cs.CL

发布日期: 2026-04-14

备注: Accepted by CVPR 2026

💡 一句话要点

提出EBMC框架，通过增强弱模态和平衡模态协作，提升多模态情感分析的鲁棒性。

🎯 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 模态融合 模态平衡 鲁棒性 跨模态学习

📋 核心要点

  1. 现有MSA方法难以充分利用弱模态，导致模态竞争和整体贡献受限，降低了融合性能和鲁棒性。
  2. EBMC框架通过语义解耦和跨模态增强来提升弱模态的表征质量，并采用能量引导的模态协调机制平衡模态。
  3. 实验结果表明，EBMC在标准数据集上取得了SOTA或具有竞争力的结果，并在模态缺失情况下保持了较强的性能。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析(MSA)整合文本、音频和视觉等异构信号来推断人类情感。现有方法侧重于跨模态互补，但往往难以充分利用较弱的模态。实践中，主导模态容易掩盖非语言模态，导致模态竞争并限制整体贡献。这种不平衡降低了融合性能以及在噪声或模态缺失情况下的鲁棒性。为了解决这个问题，我们提出了一种新的模型，即增强-平衡模态协作框架(EBMC)。EBMC通过语义解耦和跨模态增强来提高表征质量，从而加强较弱的模态。为了防止主导模态压倒其他模态，一种能量引导的模态协调机制通过可微的平衡目标实现隐式梯度重平衡。此外，实例感知的模态信任蒸馏估计样本级别的可靠性，以自适应地调节融合权重，确保鲁棒性。大量实验表明，EBMC实现了最先进或具有竞争力的结果，并在模态缺失的情况下保持了强大的性能。

🔬 方法详解

问题定义：多模态情感分析旨在融合文本、音频和视觉信息来准确判断情感。现有方法的痛点在于，强势模态会主导融合过程，导致弱势模态的信息无法被充分利用，尤其是在模态缺失或噪声干扰的情况下，模型的鲁棒性会显著下降。

核心思路：论文的核心思路是“增强-平衡”：首先，通过语义解耦和跨模态增强来提升弱势模态的表征能力；然后，通过能量引导的模态协调机制和实例感知的模态信任蒸馏来平衡不同模态的贡献，避免强势模态过度主导，从而提升模型的整体性能和鲁棒性。这样设计的目的是让所有模态都能充分发挥作用，共同提升情感分析的准确性。

技术框架：EBMC框架主要包含三个核心模块：1) 语义解耦和跨模态增强模块：用于提升各模态的表征质量，特别是弱势模态；2) 能量引导的模态协调机制：通过可微的平衡目标，实现隐式的梯度重平衡，防止强势模态压制弱势模态；3) 实例感知的模态信任蒸馏：根据样本级别的可靠性，自适应地调整融合权重，提升模型在不同场景下的鲁棒性。整体流程是先对各模态进行表征学习，然后通过协调机制和信任蒸馏进行融合，最终输出情感预测结果。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了“增强-平衡”的模态协作策略，更加关注弱势模态的利用；2) 引入了能量引导的模态协调机制，通过可微的平衡目标实现隐式的梯度重平衡，避免了显式的权重调整；3) 提出了实例感知的模态信任蒸馏，能够根据样本的特点自适应地调整融合权重，提升模型的鲁棒性。与现有方法相比，EBMC更加注重模态之间的平衡和协作，能够更好地应对模态缺失和噪声干扰等挑战。

关键设计：在语义解耦和跨模态增强模块中，可能采用了对比学习或生成对抗网络等技术来提升弱势模态的表征能力。能量引导的模态协调机制可能采用了能量函数来衡量各模态的贡献，并通过优化能量函数的平衡状态来实现梯度重平衡。实例感知的模态信任蒸馏可能采用了注意力机制或元学习等技术来估计样本级别的可靠性，并根据可靠性调整融合权重。具体的损失函数设计和网络结构细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了EBMC框架的有效性，在多个多模态情感分析数据集上取得了SOTA或具有竞争力的结果。特别是在模态缺失的情况下，EBMC的性能明显优于其他基线方法，证明了其良好的鲁棒性。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、在线教育、人机交互等领域。通过更准确地理解用户的情感，可以提升服务的个性化和智能化水平。例如，在智能客服中，可以根据用户的情绪状态提供更贴心的服务；在在线教育中，可以根据学生的情绪反馈调整教学策略。此外，该研究对于提升多模态系统的鲁棒性具有重要意义，使其在复杂和不确定的环境中也能保持良好的性能。

📄 摘要（原文）

Multimodal sentiment analysis (MSA) integrates heterogeneous text, audio, and visual signals to infer human emotions. While recent approaches leverage cross-modal complementarity, they often struggle to fully utilize weaker modalities. In practice, dominant modalities tend to overshadow non-verbal ones, inducing modality competition and limiting overall contributions. This imbalance degrades fusion performance and robustness under noisy or missing modalities. To address this, we propose a novel model, Enhance-then-Balance Modality Collaboration framework (EBMC). EBMC improves representation quality via semantic disentanglement and cross-modal enhancement, strengthening weaker modalities. To prevent dominant modalities from overwhelming others, an Energy-guided Modality Coordination mechanism achieves implicit gradient rebalancing via a differentiable equilibrium objective. Furthermore, Instance-aware Modality Trust Distillation estimates sample-level reliability to adaptively modulate fusion weights, ensuring robustness. Extensive experiments demonstrate that EBMC achieves state-of-the-art or competitive results and maintains strong performance under missing-modality settings.