Progressive Representation Learning for Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Modalities

📄 arXiv: 2603.09111v1 📥 PDF

作者: Jindi Bao, Jianjun Qian, Mengkai Yan, Jian Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-10

💡 一句话要点

提出PRLF框架，解决多模态情感分析中模态缺失带来的特征错位问题。

🎯 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: 多模态情感分析 模态缺失 特征对齐 表示学习 自适应模态可靠性估计

📋 核心要点

  1. 现有MSA方法依赖模态完整性，但在实际应用中模态缺失普遍存在，导致特征错位。
  2. PRLF框架通过自适应模态可靠性估计和渐进式交互，对齐模态特征并抑制噪声。
  3. 实验表明，PRLF在多种数据集和缺失场景下均优于现有方法，具有良好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析(MSA)旨在通过整合文本、声音和视觉线索来推断人类情感。然而，现有方法通常依赖于所有模态的完整性，而实际应用中经常遇到噪声、硬件故障或隐私限制，导致模态缺失。不完整模态和完整模态之间存在显著的特征错位，直接融合它们甚至可能扭曲完整模态的良好表示。为此，我们提出了PRLF，一个为不确定缺失模态条件下MSA设计的渐进式表示学习框架。PRLF引入了一个自适应模态可靠性估计器(AMRE)，它使用识别置信度和Fisher信息动态量化每个模态的可靠性，以确定主导模态。此外，渐进式交互(ProgInteract)模块迭代地将其他模态与主导模态对齐，从而增强跨模态一致性，同时抑制噪声。在CMU-MOSI、CMU-MOSEI和SIMS上的大量实验验证了PRLF在跨模态和模态内缺失场景中均优于最先进的方法，证明了其鲁棒性和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态情感分析方法在处理模态缺失问题时表现不佳。当部分模态缺失时，不完整模态与完整模态之间存在严重的特征不对齐，直接融合这些模态可能会损害已学习到的完整模态的表示，导致情感分析性能下降。因此，如何有效地处理模态缺失情况下的特征对齐是亟待解决的问题。

核心思路：PRLF的核心思路是通过渐进式地将其他模态与主导模态对齐，从而解决模态缺失带来的特征不对齐问题。首先，通过自适应模态可靠性估计器(AMRE)确定一个最可靠的主导模态。然后，利用渐进式交互(ProgInteract)模块，迭代地将其他模态的特征与主导模态的特征进行对齐，从而增强跨模态的一致性，并抑制噪声的影响。

技术框架：PRLF框架主要包含两个核心模块：自适应模态可靠性估计器(AMRE)和渐进式交互(ProgInteract)模块。AMRE模块负责动态地评估每个模态的可靠性，并选择最可靠的模态作为主导模态。ProgInteract模块则负责将其他模态的特征逐步与主导模态的特征对齐。整个框架的流程是：首先，利用AMRE选择主导模态；然后，利用ProgInteract模块进行多轮的特征对齐，最终得到对齐后的多模态特征表示，用于情感分析。

关键创新：PRLF的关键创新在于提出了自适应模态可靠性估计器(AMRE)和渐进式交互(ProgInteract)模块。AMRE能够动态地评估每个模态的可靠性，并选择最可靠的模态作为主导模态，这避免了直接融合所有模态可能带来的噪声干扰。ProgInteract模块通过渐进式地对齐特征，能够有效地解决模态缺失带来的特征不对齐问题，从而提高情感分析的准确性。与现有方法相比，PRLF能够更好地处理模态缺失情况下的多模态情感分析任务。

关键设计：AMRE模块使用识别置信度和Fisher信息来量化模态的可靠性。识别置信度反映了模型对该模态的识别程度，Fisher信息则反映了该模态所包含的信息量。ProgInteract模块采用迭代的方式进行特征对齐，每一轮迭代都会将其他模态的特征与主导模态的特征进行融合，并更新其他模态的特征表示。损失函数的设计需要考虑跨模态的一致性和情感预测的准确性，例如可以使用对比损失来增强跨模态的一致性，并使用交叉熵损失来优化情感预测。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PRLF在CMU-MOSI、CMU-MOSEI和SIMS三个数据集上均取得了优于现有方法的性能。在跨模态缺失场景下，PRLF相比于基线方法取得了显著的提升，证明了其在处理模态缺失问题上的有效性。此外，PRLF在模态内缺失场景下也表现出良好的鲁棒性，表明其具有较强的泛化能力。例如，在CMU-MOSEI数据集上，PRLF相比于最佳基线方法，在F1 score上提升了超过3%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、在线教育、心理健康评估等领域。在这些场景中，用户的情感表达往往包含多种模态的信息，但由于设备限制、网络问题或用户隐私设置，某些模态的数据可能缺失。PRLF框架能够有效地处理这些模态缺失的情况，提高情感识别的准确性，从而提升用户体验和服务质量。未来，该研究可以进一步扩展到其他多模态任务中，例如视频理解、人机交互等。

📄 摘要（原文）

Multimodal Sentiment Analysis (MSA) seeks to infer human emotions by integrating textual, acoustic, and visual cues. However, existing approaches often rely on all modalities are completeness, whereas real-world applications frequently encounter noise, hardware failures, or privacy restrictions that result in missing modalities. There exists a significant feature misalignment between incomplete and complete modalities, and directly fusing them may even distort the well-learned representations of the intact modalities. To this end, we propose PRLF, a Progressive Representation Learning Framework designed for MSA under uncertain missing-modality conditions. PRLF introduces an Adaptive Modality Reliability Estimator (AMRE), which dynamically quantifies the reliability of each modality using recognition confidence and Fisher information to determine the dominant modality. In addition, the Progressive Interaction (ProgInteract) module iteratively aligns the other modalities with the dominant one, thereby enhancing cross-modal consistency while suppressing noise. Extensive experiments on CMU-MOSI, CMU-MOSEI, and SIMS verify that PRLF outperforms state-of-the-art methods across both inter- and intra-modality missing scenarios, demonstrating its robustness and generalization capability.