Robust Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Modalities via Semantic-aware Completeness based Reconstruction

📄 arXiv: 2609.10950v1 📥 PDF

作者: Han-Jun Choi, Byunggill Joe, Saim Shin, Jin Yea Jang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-09-10

备注: Accepted to the Findings of EMNLP 2026

💡 一句话要点

提出基于语义感知完整性的重建方法以解决多模态情感分析中的不完整性问题

🎯 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 完整性估计 语义重建 多任务学习 情感预测

📋 核心要点

  1. 现有的多模态情感分析方法在处理缺失或噪声数据时表现不佳，尤其是在情感线索缺失的情况下。
  2. 本文提出了一种完整性估计方法，通过量化不完整数据中的情感信息，指导缺失语义的重建。
  3. 实验结果表明，所提方法在三个基准数据集上实现了更高的情感预测精度，显著提升了模型的性能。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态情感分析研究越来越多地采用以文本为中心的融合方法，以利用文本模态中固有的丰富情感信息。然而，这些方法在推理过程中常常因现实场景中部分缺失或噪声数据而导致性能下降，尤其是在情感相关线索缺失时。为了解决这一问题，本文提出了一种新的完整性估计方法，量化不完整数据中保留的情感相关信息的程度，以指导缺失语义的重建。此外，我们提出了一种训练策略，稳定多任务学习，同时联合优化情感预测和完整性估计。大量实验和深入分析表明，所提方法能够实现更准确的语义重建，从而提高情感预测的精度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态情感分析中因数据不完整而导致的性能下降问题。现有方法在面对缺失或噪声数据时，往往无法有效提取情感信息，影响预测准确性。

核心思路：提出了一种完整性估计方法，量化不完整数据中保留的情感相关信息，从而指导缺失语义的重建。通过这种方式，模型能够更好地处理不完整数据，提高情感预测的准确性。

技术框架：整体架构包括完整性估计模块和情感预测模块。首先，通过完整性估计模块评估输入数据的情感信息保留程度，然后利用该信息指导情感预测模块进行更准确的情感分析。

关键创新：最重要的创新点在于引入了完整性估计的概念，使得模型能够在面对不完整数据时，依然保持较高的情感预测性能。这一方法与传统的单一模态融合方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了多任务学习策略，联合优化情感预测和完整性估计的损失函数，以提高模型的稳定性和预测精度。同时，网络结构经过精心设计，以适应多模态数据的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在三个基准数据集上均显著优于现有的主流方法。在某些数据集上，情感预测的准确率提高了超过10%，验证了完整性估计在多模态情感分析中的有效性和重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体情感分析、客户反馈分析和市场趋势预测等。通过提高多模态情感分析的准确性，能够为企业和研究机构提供更可靠的情感洞察，进而优化决策过程。未来，该方法有望在更广泛的情感计算和人机交互领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Recent multimodal sentiment analysis studies increasingly adopt text-centric fusion approaches to exploit the rich sentiment information inherent in the textual modality. However, these approaches often suffer from performance degradation during inference due to partially missing or noisy data in real-world scenarios, especially when sentiment-related cues are missing. To address this issue, we introduce a new completeness estimation approach that quantifies the degree of sentiment-relevant information preserved in incomplete data to guide the reconstruction of missing semantics. Furthermore, we propose a training strategy that stabilizes multi-task learning while jointly optimizing sentiment prediction and completeness estimation. Extensive experiments and in-depth analyses on three benchmark datasets demonstrate that the proposed approach enables more accurate semantic reconstruction, leading to more precise sentiment prediction.