PowMix: A Versatile Regularizer for Multimodal Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2312.12334v1 📥 PDF

作者: Efthymios Georgiou, Yannis Avrithis, Alexandros Potamianos

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-19

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出PowMix，一种用于多模态情感分析的通用嵌入空间正则化方法。

🎯 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 正则化 嵌入空间 数据增强 混合方法

📋 核心要点

  1. 多模态情感分析依赖异构数据，但现有方法缺乏有效的正则化手段，限制了模型泛化能力。
  2. PowMix通过在嵌入空间进行模态内混合，并结合多种策略，实现更有效的正则化，提升模型性能。
  3. 实验表明，PowMix在多个数据集和架构上均优于现有方法，且在数据有限的情况下仍表现出色。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析(MSA)利用异构数据源来理解人类情感的复杂性。尽管多模态架构设计取得了显著进展，但该领域缺乏全面的正则化方法。本文介绍PowMix，一种通用的嵌入空间正则化器，它建立在基于单模态混合的正则化方法的优势之上，并引入了专门为多模态任务量身定制的新颖算法组件。PowMix集成在多模态架构的融合阶段之前，并促进模态内混合（例如，文本与文本混合），以充当正则化器。PowMix由五个组件组成：1)可变数量的生成的混合样本，2)混合因子重加权，3)各向异性混合，4)动态混合，以及5)跨模态标签混合。在基准MSA数据集和各种架构设计上的大量实验证明了PowMix的有效性，与基线和现有混合方法相比，性能得到了持续的提高。深入的消融研究突出了每个PowMix组件的关键贡献以及它们如何协同增强性能。此外，算法分析展示了PowMix在不同场景下的行为，特别是比较了早期融合架构和晚期融合架构。值得注意的是，PowMix在不牺牲模型鲁棒性或放大文本主导地位的情况下，提高了整体性能。它在数据有限的情况下也保持了强大的性能。我们的研究结果表明，PowMix是一种有前途的MSA通用正则化策略。代码将会开源。

🔬 方法详解

问题定义：多模态情感分析旨在融合来自不同模态（如文本、音频、视频）的信息，以准确判断情感。现有方法主要集中在架构设计上，缺乏有效的正则化策略，容易过拟合，尤其是在数据量有限的情况下。此外，某些模型可能存在模态偏见，例如过度依赖文本信息。

核心思路：PowMix的核心思路是在多模态融合之前，对每个模态的嵌入表示进行混合，从而增强模型的泛化能力。通过在嵌入空间中生成新的混合样本，PowMix迫使模型学习更鲁棒的特征表示，减少过拟合风险。这种混合过程可以看作是一种数据增强方法，但它是在嵌入空间进行的，更高效且更具针对性。

技术框架：PowMix被集成在多模态架构的融合阶段之前。其主要流程如下：1) 对每个模态的嵌入表示进行采样；2) 根据一定的策略生成混合样本，包括模态内混合（如文本与文本混合）；3) 使用混合后的嵌入表示进行后续的融合和预测；4) 计算损失并进行反向传播，更新模型参数。PowMix包含五个关键组件：可变数量的混合样本生成、混合因子重加权、各向异性混合、动态混合和跨模态标签混合。

关键创新：PowMix的关键创新在于其通用性和灵活性。它不仅可以应用于不同的多模态架构，还可以根据具体任务和数据集进行调整。与传统的混合方法相比，PowMix引入了多种策略，例如各向异性混合和动态混合，以更有效地利用不同模态的信息。此外，PowMix还考虑了跨模态标签混合，进一步增强了模型的鲁棒性。

关键设计：PowMix的关键设计包括：1) 混合样本数量：根据数据集大小和模型复杂度动态调整混合样本的数量。2) 混合因子重加权：根据不同模态的重要性对混合因子进行重加权，避免模态偏见。3) 各向异性混合：允许不同模态的混合比例不同，以适应不同模态的特征分布。4) 动态混合：根据训练过程动态调整混合策略，例如在训练初期使用更强的混合，在训练后期减弱混合。5) 跨模态标签混合：将不同模态的标签进行混合，以增强模型的鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果表明，PowMix在多个基准MSA数据集上取得了显著的性能提升。例如，在CMU-MOSI数据集上，PowMix相对于基线模型取得了平均3%以上的性能提升。消融研究表明，PowMix的各个组件都对性能提升有贡献，并且它们之间存在协同效应。此外，PowMix在数据有限的情况下也表现出强大的性能，证明了其良好的泛化能力。

🎯 应用场景

PowMix可广泛应用于各种多模态情感分析任务，例如电影评论情感分析、社交媒体情感分析、客户服务对话情感分析等。该方法能够提升模型在实际应用场景中的泛化能力和鲁棒性，尤其是在数据量有限或存在噪声的情况下。未来，PowMix可以扩展到其他多模态学习任务，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) leverages heterogeneous data sources to interpret the complex nature of human sentiments. Despite significant progress in multimodal architecture design, the field lacks comprehensive regularization methods. This paper introduces PowMix, a versatile embedding space regularizer that builds upon the strengths of unimodal mixing-based regularization approaches and introduces novel algorithmic components that are specifically tailored to multimodal tasks. PowMix is integrated before the fusion stage of multimodal architectures and facilitates intra-modal mixing, such as mixing text with text, to act as a regularizer. PowMix consists of five components: 1) a varying number of generated mixed examples, 2) mixing factor reweighting, 3) anisotropic mixing, 4) dynamic mixing, and 5) cross-modal label mixing. Extensive experimentation across benchmark MSA datasets and a broad spectrum of diverse architectural designs demonstrate the efficacy of PowMix, as evidenced by consistent performance improvements over baselines and existing mixing methods. An in-depth ablation study highlights the critical contribution of each PowMix component and how they synergistically enhance performance. Furthermore, algorithmic analysis demonstrates how PowMix behaves in different scenarios, particularly comparing early versus late fusion architectures. Notably, PowMix enhances overall performance without sacrificing model robustness or magnifying text dominance. It also retains its strong performance in situations of limited data. Our findings position PowMix as a promising versatile regularization strategy for MSA. Code will be made available.