Disentangling Bias by Modeling Intra- and Inter-modal Causal Attention for Multimodal Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2508.04999v1 📥 PDF

作者: Menghua Jiang, Yuxia Lin, Baoliang Chen, Haifeng Hu, Yuncheng Jiang, Sijie Mai

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-07

💡 一句话要点

提出MMCI模型，通过解耦模内和模间因果注意力来消除多模态情感分析中的偏差。

🎯 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 因果推断 后门调整 注意力机制 分布偏移

📋 核心要点

  1. 现有MSA方法易受模态内和模态间虚假相关性影响，导致模型依赖统计捷径，泛化能力差。
  2. 提出MMCI模型，利用因果理论的后门调整，显式建模模内和模间依赖，解耦因果和捷径特征。
  3. 实验表明，MMCI模型在标准MSA数据集和OOD测试集上均表现出色，能有效抑制偏差并提升性能。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析(MSA)旨在通过整合来自文本、音频和视觉数据等多种模态的信息来理解人类情感。然而，现有方法常常受到模态内部和模态之间的虚假相关性的影响，导致模型依赖于统计捷径而非真正的因果关系，从而损害泛化能力。为了缓解这个问题，我们提出了一个多关系多模态因果干预(MMCI)模型，该模型利用因果理论中的后门调整来解决这些捷径的混淆效应。具体来说，我们首先将多模态输入建模为一个多关系图，以显式地捕获模内和模间依赖关系。然后，我们应用注意力机制来分别估计和解耦对应于这些模内和模间关系的因果特征和捷径特征。最后，通过应用后门调整，我们对捷径特征进行分层，并将其与因果特征动态组合，以鼓励MMCI在分布偏移下产生稳定的预测。在几个标准MSA数据集和分布外(OOD)测试集上的大量实验表明，我们的方法有效地抑制了偏差并提高了性能。

🔬 方法详解

问题定义：多模态情感分析旨在融合文本、音频和视觉信息以理解人类情感。然而，现有方法容易受到模态内部和模态之间的虚假相关性（spurious correlations）的影响，导致模型学习到的是统计上的捷径，而非真正的因果关系。这使得模型在面对分布偏移（distribution shift）时，泛化能力显著下降。

核心思路：论文的核心思路是利用因果推断的理论，特别是后门调整（backdoor adjustment），来消除虚假相关性带来的偏差。通过显式地建模模态内部和模态之间的关系，并解耦因果特征和捷径特征，模型可以更加关注真正的因果关系，从而提高泛化能力。

技术框架：MMCI模型的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 多关系图建模：将多模态输入表示为一个多关系图，节点代表模态特征，边代表模态内和模态间的依赖关系。2) 因果和捷径特征解耦：使用注意力机制来分别估计和解耦与模内和模间关系对应的因果特征和捷径特征。3) 后门调整：通过后门调整，对捷径特征进行分层，并将其与因果特征动态组合。4) 情感预测：利用组合后的特征进行情感预测。

关键创新：最重要的技术创新点在于显式地建模模态间的关系，并利用因果推断的后门调整来解耦因果特征和捷径特征。与现有方法相比，MMCI模型能够更加有效地消除虚假相关性带来的偏差，从而提高模型的泛化能力。现有方法通常隐式地学习模态间的关系，并且没有明确地区分因果特征和捷径特征。

关键设计：在多关系图建模中，需要定义模态内和模态间的关系类型。注意力机制的设计需要能够有效地提取和解耦因果特征和捷径特征。后门调整的具体实现需要根据数据集的特点进行调整。损失函数的设计需要能够鼓励模型学习到真正的因果关系，并抑制虚假相关性的影响。具体的参数设置和网络结构在论文中应该有详细描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MMCI模型在多个标准MSA数据集和OOD测试集上均取得了显著的性能提升。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查看，但摘要强调了该方法能够有效地抑制偏差并提高性能，尤其是在分布偏移的情况下。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多模态情感分析场景，例如社交媒体情感监控、客户服务质量评估、电影评论分析等。通过提高模型的泛化能力，可以更准确地理解用户的情感，从而为企业决策提供更有价值的参考。未来，该方法还可以扩展到其他多模态任务，例如多模态机器翻译、多模态对话系统等。

📄 摘要（原文）

Multimodal sentiment analysis (MSA) aims to understand human emotions by integrating information from multiple modalities, such as text, audio, and visual data. However, existing methods often suffer from spurious correlations both within and across modalities, leading models to rely on statistical shortcuts rather than true causal relationships, thereby undermining generalization. To mitigate this issue, we propose a Multi-relational Multimodal Causal Intervention (MMCI) model, which leverages the backdoor adjustment from causal theory to address the confounding effects of such shortcuts. Specifically, we first model the multimodal inputs as a multi-relational graph to explicitly capture intra- and inter-modal dependencies. Then, we apply an attention mechanism to separately estimate and disentangle the causal features and shortcut features corresponding to these intra- and inter-modal relations. Finally, by applying the backdoor adjustment, we stratify the shortcut features and dynamically combine them with the causal features to encourage MMCI to produce stable predictions under distribution shifts. Extensive experiments on several standard MSA datasets and out-of-distribution (OOD) test sets demonstrate that our method effectively suppresses biases and improves performance.