Explicit Representation Alignment for Multimodal Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2606.09148v1 📥 PDF

作者: Baode Wang, Ziming Wang, Huacan Wang, Ronghao Chen, Biao Wu

分类: cs.CL

发布日期: 2026-06-08

备注: 10 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出显式表示对齐方法以解决多模态情感分析中的表示不一致问题

🎯 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 表示对齐 视觉-语言模型 情感计算 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态模型在情感分析中表现不稳定，常常无法超越文本单模态基线，且融合策略的选择影响显著。
  2. 本文提出通过视觉-语言模型将视觉信息转化为结构化文本描述，实现模态间的表示对齐，增强分析的有效性。
  3. 实验结果显示，所提方法在多项基准测试中表现优异，超越了现有的单模态和多模态方法，达到了最新的性能水平。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析旨在通过联合建模文本和图像等异构模态来理解人类情感。然而，现有的多模态模型往往无法持续超越强大的文本基线，且性能在不同融合策略下变化显著。本文识别出独立预训练模态编码器之间的表示不对齐是有效多模态学习的关键瓶颈，并通过控制实验表明，在融合之前进行对齐往往比融合的复杂性更为重要。为此，本文提出了一个统一的多模态情感分析框架，利用视觉-语言模型将视觉内容转换为结构化文本描述，将异构模态投影到共享的语言空间中，从而实现可解释的以文本为中心的推理。实验结果表明，本文方法在多个多模态情感基准上持续超越强大的单模态和多模态基线，达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态情感分析中由于独立预训练模态编码器导致的表示不对齐问题。现有方法在融合不同模态时，常常忽视了模态间的表示一致性，导致性能不佳。

核心思路：本文的核心思路是通过视觉-语言模型将视觉内容转化为结构化文本，从而在共享的语言空间中实现模态对齐。这种设计使得不同模态的特征能够更好地融合，提升情感分析的准确性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是视觉-语言模型用于生成结构化文本描述，其次是基于对齐的情感分析模块。通过这两个模块的协同工作，能够有效地处理异构模态数据。

关键创新：本文的主要创新在于提出了显式表示对齐的策略，强调在融合之前进行模态对齐的重要性。这一方法与传统的直接融合策略有本质区别，能够显著提升多模态学习的效果。

关键设计：在模型设计中，采用了混合学习策略，结合语义标记选择和批次级均匀性正则化目标，以鼓励更分散和稳定的全局特征空间，同时减轻VLM生成描述所引入的噪声。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在多个多模态情感基准上均表现优异，超越了强大的单模态和多模态基线，达到了最新的性能水平，具体提升幅度达到X%（具体数据未知）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体情感分析、用户体验研究以及人机交互等。通过提高多模态情感分析的准确性，能够更好地理解用户情感，进而优化产品设计和服务。未来，该方法可能在情感计算和智能助手等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Multimodal affective analysis aims to understand human sentiment and emotion by jointly modeling heterogeneous modalities such as text and images. However, multimodal models often fail to consistently outperform strong text-only baselines, with performance varying significantly across fusion strategies. In this work, we identify representation misalignment between independently pretrained modality encoders as a key bottleneck for effective multimodal learning, and show through controlled experiments that alignment prior to fusion is often more important than fusion complexity. To address this issue, we propose a unified multimodal affective analysis framework that leverages vision-language models (VLMs) to convert visual content into structured textual descriptions, projecting heterogeneous modalities into a shared linguistic space and enabling interpretable text-centric reasoning. To further improve robustness, we introduce a hybrid learning strategy that combines semantic token selection with a batch-level uniformity regularization objective, encouraging a more dispersed and stable global feature space while mitigating noise introduced by VLM-generated descriptions. Experiments on multiple multimodal sentiment and emotion benchmarks show that our method consistently outperforms strong unimodal and multimodal baselines, achieving state-of-the-art performance. Our analysis further highlights the critical role of representation alignment in multimodal affective learning.