Reliability-aware Cross-sample Enhancement for Robust Multimodal Sentiment Analysis
作者: Menghua Jiang, Haokai Gao, Xiangui Kang, Haifeng Hu, Sijie Mai
分类: cs.LG
发布日期: 2026-09-24
💡 一句话要点
提出可靠性感知的跨样本增强框架以解决多模态情感分析中的噪声问题
🎯 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 可靠性感知 跨样本增强 信息压缩 模态融合
📋 核心要点
- 现有多模态情感分析方法在处理噪声和缺失模态时往往孤立解决，导致性能不足。
- 本文提出的RCE框架通过建模模态不确定性和引入跨样本增强策略，提升了信息的可靠性和完整性。
- 实验结果显示，RCE在多种设置下均显著优于现有方法，证明了其有效性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
多模态情感分析（MSA）旨在从文本、音频和视觉等多种模态中推断人类情感。然而，实际输入常常受到噪声和缺失模态的影响，导致性能下降。现有方法通常孤立地解决这些问题，限制了其在现实环境中的有效性。为了解决这一局限性，本文提出了一种可靠性感知的跨样本增强（RCE）框架。RCE首先引入自适应变分信息瓶颈，以建模模态不确定性并执行质量感知的信息压缩，从而抑制不可靠模态中的冗余噪声。此外，设计了一种可靠性感知的跨样本增强策略，从大候选池中检索高置信度、语义一致的邻居，以丰富和校准当前表示，有效缓解缺失模态导致的信息不足。实验表明，RCE在完整、噪声和缺失模态设置下均优于现有最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态情感分析中由于噪声和缺失模态导致的性能下降问题。现有方法通常无法有效处理这些挑战，限制了其在实际应用中的表现。
核心思路：RCE框架通过引入自适应变分信息瓶颈来建模模态的不确定性，并通过跨样本增强策略来丰富当前表示，从而提高多模态情感分析的鲁棒性。
技术框架：RCE的整体架构包括三个主要模块：模态不确定性建模、跨样本增强和多级融合机制。首先，通过信息瓶颈压缩冗余噪声；其次，检索高置信度邻居以增强信息；最后，融合不同模态的信息以形成更强的表示。
关键创新：RCE的主要创新在于其可靠性感知的跨样本增强策略和多级融合机制，这与现有方法的孤立处理方式形成鲜明对比，能够更全面地利用可用信息。
关键设计：在设计中，采用了自适应变分信息瓶颈来动态调整模态的权重，并通过损失函数优化模态间的相互作用，确保信息的有效整合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RCE在完整、噪声和缺失模态设置下均显著优于现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到了XX%（具体数据待补充），验证了其在多模态情感分析中的有效性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括情感分析、社交媒体监测和人机交互等。通过提高多模态情感分析的鲁棒性，RCE框架能够在噪声环境中更准确地识别用户情感，从而提升用户体验和系统的智能化水平。未来，该方法可能在情感计算和智能助手等领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Multimodal Sentiment Analysis (MSA) aims to infer human emotions from multiple modalities such as text, audio, and vision. In practice, inputs are often corrupted by noise and missing modalities, which degrades performance. Existing methods typically address these challenges in isolation, limiting their effectiveness in realistic settings. To address this limitation, we propose a Reliability-aware Cross-sample Enhancement (RCE) framework. Specifically, RCE first introduces an adaptive variational information bottleneck to model modality-wise uncertainty and perform quality-aware information compression, thereby suppressing redundant noise in unreliable modalities. Furthermore, we design a reliability-aware cross-sample enhancement strategy that retrieves high-confidence, semantically consistent neighbors from a large candidate pool to enrich and calibrate current representations, effectively alleviating information deficiency caused by missing modalities. Building upon this, RCE integrates cross-modal interactions with a multilevel reliability-aware fusion mechanism to adaptively aggregate information across modalities and enhancement stages, leading to more robust multimodal representations. Extensive experiments demonstrate that RCE consistently outperforms state-of-the-art methods across full, noisy, and missing-modality settings.