Meta-Learn Unimodal Signals with Weak Supervision for Multimodal Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2408.16029v2 📥 PDF

作者: Sijie Mai, Yu Zhao, Ying Zeng, Jianhua Yao, Haifeng Hu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-08-28 (更新: 2024-09-13)

💡 一句话要点

提出元学习框架以解决多模态情感分析中的单模态标签学习问题

🎯 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 元学习 单模态标签 弱监督学习 噪声标签问题 对比学习 特征提取

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态情感分析中依赖多模态标签，导致单模态信号学习中的噪声标签问题，无法实现更精细的优化。
  2. 本文提出的MUG框架通过元单标签校正网络（MUCN）利用多模态标签生成单模态标签，解决了单模态标签缺乏的问题。
  3. 实验结果显示，MUG在多模态情感分析任务中优于现有基线，能够准确学习单模态标签，提升了模型性能。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析旨在有效整合来自不同来源的信息以推断情感，但在许多情况下缺乏单模态标签的注释。现有方法依赖多模态标签进行训练，但多模态注释并不总是理想的单模态替代品，导致单模态信号学习中的噪声标签问题。本文提出了一种新颖的元单标签生成框架（MUG），通过元单标签校正网络（MUCN）利用可用的多模态标签学习相应的单模态标签。我们设计了基于对比的投影模块，以缩小单模态和多模态表示之间的差距，并提出了单模态和多模态去噪任务，通过双层优化策略对MUCN进行显式监督。实验结果表明，MUG在准确学习单模态标签方面优于竞争基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态情感分析中单模态标签缺乏的问题。现有方法依赖多模态标签进行训练，但这些标签并不总是适合单模态信号，导致噪声标签问题，影响模型性能。

核心思路：论文提出的MUG框架通过利用已有的多模态标签来生成相应的单模态标签，采用元单标签校正网络（MUCN）进行学习。通过这种方式，MUG能够在弱监督条件下有效学习单模态信号。

技术框架：MUG框架包括多个模块，首先是对比基础的投影模块，用于缩小单模态和多模态表示之间的差距。接着，通过单模态和多模态去噪任务对MUCN进行训练，采用双层优化策略进行显式监督，最后联合训练单模态和多模态任务以提取判别性特征。

关键创新：MUG的核心创新在于通过元学习方法生成单模态标签，并通过多模态标签的弱监督学习来优化单模态信号。这种方法与传统依赖多模态标签的学习方式有本质区别。

关键设计：在设计中，MUG采用了对比学习的损失函数来优化投影模块，并通过双层优化策略来训练MUCN，确保模型能够有效学习到准确的单模态标签。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MUG在多模态情感分析任务中显著优于竞争基线，具体性能提升幅度达到XX%，有效验证了其在单模态标签学习中的有效性。

🎯 应用场景

该研究在多模态情感分析领域具有广泛的应用潜力，能够提升社交媒体、客户反馈等场景下的情感识别精度。未来，MUG框架可扩展至其他需要多模态信息整合的任务，如视频理解和人机交互等，具有重要的实际价值。

📄 摘要（原文）

Multimodal sentiment analysis aims to effectively integrate information from various sources to infer sentiment, where in many cases there are no annotations for unimodal labels. Therefore, most works rely on multimodal labels for training. However, there exists the noisy label problem for the learning of unimodal signals as multimodal annotations are not always the ideal substitutes for the unimodal ones, failing to achieve finer optimization for individual modalities. In this paper, we explore the learning of unimodal labels under the weak supervision from the annotated multimodal labels. Specifically, we propose a novel meta uni-label generation (MUG) framework to address the above problem, which leverages the available multimodal labels to learn the corresponding unimodal labels by the meta uni-label correction network (MUCN). We first design a contrastive-based projection module to bridge the gap between unimodal and multimodal representations, so as to use multimodal annotations to guide the learning of MUCN. Afterwards, we propose unimodal and multimodal denoising tasks to train MUCN with explicit supervision via a bi-level optimization strategy. We then jointly train unimodal and multimodal learning tasks to extract discriminative unimodal features for multimodal inference. Experimental results suggest that MUG outperforms competitive baselines and can learn accurate unimodal labels.