Triple Disentangled Representation Learning for Multimodal Affective Analysis

📄 arXiv: 2401.16119v2 📥 PDF

作者: Ying Zhou, Xuefeng Liang, Han Chen, Yin Zhao, Xin Chen, Lida Yu

分类: cs.AI

发布日期: 2024-01-29 (更新: 2024-04-08)

备注: 14 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出三重解耦表示学习以解决多模态情感分析问题

🎯 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: 多模态学习 情感分析 解耦表示 信息融合 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态学习方法在解耦模态特征时，可能引入与任务无关或相互冲突的信息，降低了表示的有效性。
  2. 本文提出了一种三重解耦方法TriDiRA，能够有效区分模态不变、有效模态特定和无效模态特定的表示。
  3. 在四个基准数据集上的实验结果显示，TriDiRA在性能上超越了当前最先进的方法，展现了良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

多模态学习在情感分析任务中展现出显著优势，尤其是不同模态之间的互补信息。然而，现有方法在解耦模态特征时，可能会引入与任务无关或相互冲突的信息，从而降低多模态表示的有效性。为此，本文提出了一种新颖的三重解耦方法TriDiRA，能够从输入数据中解耦模态不变、有效模态特定和无效模态特定的表示。通过仅融合模态不变和有效模态特定的表示，TriDiRA显著减轻了无关和冲突信息对模型训练的影响。大量在四个基准数据集上的实验表明，三重解耦方法的有效性和泛化能力，超越了现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态情感分析中，现有方法在解耦模态特征时引入无关或冲突信息的问题。这种信息的干扰降低了多模态表示的有效性。

核心思路：TriDiRA通过三重解耦策略，将输入数据中的模态不变、有效模态特定和无效模态特定表示进行区分。该方法的设计旨在仅融合有效的信息，从而提升模型的学习效果。

技术框架：TriDiRA的整体架构包括三个主要模块：模态不变表示提取、有效模态特定表示提取和无效模态特定表示提取。通过这些模块，模型能够有效地进行信息的解耦和融合。

关键创新：TriDiRA的核心创新在于引入了三重解耦机制，显著改善了信息融合的质量。这一方法与现有的单一解耦策略有本质区别，能够更好地处理模态间的干扰信息。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化有效模态特定表示的学习，同时设置了适当的超参数以平衡不同表示的影响，确保模型在训练过程中能够有效地学习到有用的信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在四个基准数据集上的实验结果表明，TriDiRA在情感分析任务中表现优异，相较于最先进的方法，性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），展现了良好的泛化能力和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括情感分析、社交媒体内容理解和人机交互等。通过提升多模态情感分析的准确性，TriDiRA能够为情感计算和智能系统的开发提供更为可靠的基础，未来可能在情感识别和情感驱动的决策系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Multimodal learning has exhibited a significant advantage in affective analysis tasks owing to the comprehensive information of various modalities, particularly the complementary information. Thus, many emerging studies focus on disentangling the modality-invariant and modality-specific representations from input data and then fusing them for prediction. However, our study shows that modality-specific representations may contain information that is irrelevant or conflicting with the tasks, which downgrades the effectiveness of learned multimodal representations. We revisit the disentanglement issue, and propose a novel triple disentanglement approach, TriDiRA, which disentangles the modality-invariant, effective modality-specific and ineffective modality-specific representations from input data. By fusing only the modality-invariant and effective modality-specific representations, TriDiRA can significantly alleviate the impact of irrelevant and conflicting information across modalities during model training. Extensive experiments conducted on four benchmark datasets demonstrate the effectiveness and generalization of our triple disentanglement, which outperforms SOTA methods.