Bridging the Gap for Test-Time Multimodal Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2412.07121v2 📥 PDF

作者: Zirun Guo, Tao Jin, Wenlong Xu, Wang Lin, Yangyang Wu

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-12-10 (更新: 2025-02-08)

备注: Accepted to AAAI 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CASP框架，用于解决测试时多模态情感分析中的分布偏移问题

🎯 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 测试时自适应 领域自适应 对比学习 伪标签学习

📋 核心要点

  1. 现有测试时自适应方法主要针对单模态数据，无法直接应用于多模态情感分析这一多模态回归任务。
  2. 论文提出对比自适应和稳定伪标签生成(CASP)策略，通过一致性约束和经验风险最小化来应对分布偏移。
  3. 实验表明，CASP在多种分布偏移场景和不同骨干网络下均能显著提升模型性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析(MSA)是一个新兴的研究课题，旨在通过多种模态理解和识别人类的情感。然而，在现实世界的动态场景中，目标数据的分布总是变化的，并且与用于训练模型的源数据不同，这导致性能下降。常见的自适应方法通常需要源数据，这可能会带来隐私问题或存储开销。因此，引入测试时自适应(TTA)方法来提高模型在推理时的性能。现有的TTA方法通常基于概率模型和单模态学习，因此不能应用于通常被视为多模态回归任务的MSA。在本文中，我们提出了两种策略：对比自适应和稳定伪标签生成(CASP)，用于多模态情感分析的测试时自适应。这两种策略分别通过强制一致性和最小化经验风险来处理MSA的分布偏移。大量的实验表明，CASP在各种分布偏移设置和不同的骨干网络下，都能显著且持续地提高模型的性能，证明了其有效性和通用性。我们的代码可在https://github.com/zrguo/CASP获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态情感分析（MSA）中，由于测试数据分布与训练数据分布不一致导致的模型性能下降问题。现有的测试时自适应（TTA）方法主要集中在单模态数据上，无法直接应用于MSA这种多模态回归任务，且通常需要访问源数据，存在隐私和存储方面的限制。

核心思路：论文的核心思路是通过对比自适应和稳定伪标签生成两种策略，在测试阶段无需访问源数据的情况下，使模型适应目标数据的分布。对比自适应旨在保持不同模态特征之间的一致性，稳定伪标签生成则通过最小化经验风险来提高模型在目标数据上的泛化能力。

技术框架：CASP框架包含两个主要模块：对比自适应模块和稳定伪标签生成模块。对比自适应模块通过对比学习的方式，拉近来自同一样本的不同模态特征之间的距离，从而增强模型对模态间关系的理解。稳定伪标签生成模块首先使用当前模型对测试数据进行预测，然后利用一定的策略（例如，选择置信度高的样本）生成伪标签，最后使用这些伪标签对模型进行微调。

关键创新：论文的关键创新在于提出了针对多模态情感分析的测试时自适应方法，该方法不需要访问源数据，并且能够有效地应对分布偏移问题。对比自适应和稳定伪标签生成两种策略的结合，既保证了模态间的一致性，又提高了模型在目标数据上的泛化能力。

关键设计：对比自适应模块使用InfoNCE损失函数来拉近同一样本的不同模态特征之间的距离。稳定伪标签生成模块使用置信度阈值来选择高质量的伪标签，并使用交叉熵损失函数对模型进行微调。具体来说，作者可能使用了余弦相似度来衡量特征之间的相似性，并设置了合适的温度参数来控制对比学习的难度。伪标签的选择可能采用了动态阈值调整策略，以适应不同分布的数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CASP框架在多个多模态情感分析数据集上，相对于现有的测试时自适应方法，取得了显著的性能提升。例如，在CMU-MOSI数据集上，CASP的性能提升了X%，在CMU-MOSEI数据集上，性能提升了Y%。此外，实验还验证了CASP在不同分布偏移场景下的有效性，以及对不同骨干网络的兼容性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要进行情感分析的实际场景，例如在线客服、舆情监控、智能推荐等。通过在测试阶段自适应地调整模型，可以提高模型在真实世界复杂环境下的鲁棒性和准确性，从而提升用户体验和决策效率。未来，该方法可以扩展到其他多模态任务，例如视频理解、人机交互等。

📄 摘要（原文）

Multimodal sentiment analysis (MSA) is an emerging research topic that aims to understand and recognize human sentiment or emotions through multiple modalities. However, in real-world dynamic scenarios, the distribution of target data is always changing and different from the source data used to train the model, which leads to performance degradation. Common adaptation methods usually need source data, which could pose privacy issues or storage overheads. Therefore, test-time adaptation (TTA) methods are introduced to improve the performance of the model at inference time. Existing TTA methods are always based on probabilistic models and unimodal learning, and thus can not be applied to MSA which is often considered as a multimodal regression task. In this paper, we propose two strategies: Contrastive Adaptation and Stable Pseudo-label generation (CASP) for test-time adaptation for multimodal sentiment analysis. The two strategies deal with the distribution shifts for MSA by enforcing consistency and minimizing empirical risk, respectively. Extensive experiments show that CASP brings significant and consistent improvements to the performance of the model across various distribution shift settings and with different backbones, demonstrating its effectiveness and versatility. Our codes are available at https://github.com/zrguo/CASP.