Target-oriented Multimodal Sentiment Classification with Counterfactual-enhanced Debiasing

📄 arXiv: 2509.09160v1 📥 PDF

作者: Zhiyue Liu, Fanrong Ma, Xin Ling

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-11

备注: Accepted by the IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2025). © 2025 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses

💡 一句话要点

提出一种反事实增强去偏框架，用于解决目标导向的多模态情感分类中的偏见问题。

🎯 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: 多模态情感分类 反事实推理 数据增强 对比学习 去偏学习

📋 核心要点

  1. 现有目标导向多模态情感分类方法过度依赖文本内容，忽略了数据集中存在的词级别上下文偏差。
  2. 提出反事实增强去偏框架，通过反事实数据增强和自适应去偏对比学习，减少虚假相关性。
  3. 实验结果表明，该方法在多个基准数据集上优于现有最佳方法，提升了情感分类的准确性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的反事实增强去偏框架，用于解决目标导向的多模态情感分类问题。现有方法通常过度依赖文本内容，忽略数据集偏差，特别是词级别的上下文偏差，导致文本特征和输出标签之间产生虚假相关性，从而影响分类准确性。该框架采用反事实数据增强策略，最小程度地改变情感相关的因果特征，生成细节匹配的图像-文本样本，以引导模型关注与情感相关的内容。此外，为了从反事实数据中学习鲁棒特征并促进模型决策，引入了一种自适应去偏对比学习机制，有效地减轻了有偏词的影响。在多个基准数据集上的实验结果表明，该方法优于最先进的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：目标导向的多模态情感分类旨在根据给定的图像-文本对预测特定目标的情感极性。现有方法的一个主要痛点是它们容易受到数据集偏差的影响，特别是文本中词级别的上下文偏差。这种偏差导致模型学习到文本特征和情感标签之间的虚假相关性，降低了模型的泛化能力和准确性。

核心思路：本文的核心思路是通过反事实推理来减少模型对偏差特征的依赖。具体来说，通过生成反事实样本，即在保持图像内容不变的情况下，对文本进行微小的情感相关修改，从而迫使模型关注图像中的情感信息，并学习更鲁棒的特征表示。同时，利用对比学习进一步区分原始样本和反事实样本，从而实现去偏的目的。

技术框架：该框架主要包含两个核心模块：反事实数据增强模块和自适应去偏对比学习模块。首先，反事实数据增强模块通过最小化地改变情感相关的因果特征，生成细节匹配的图像-文本样本。然后，自适应去偏对比学习模块利用这些反事实样本，通过对比学习的方式，促使模型学习更鲁棒的特征，并减轻有偏词的影响。整体流程是先进行数据增强，然后利用增强后的数据进行对比学习，最终提升情感分类的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个反事实增强的去偏框架，该框架能够有效地减少目标导向多模态情感分类中的偏差。与现有方法不同，该方法不仅考虑了文本和图像之间的关系，还考虑了数据集中存在的偏差，并通过反事实推理的方式来解决这个问题。这种方法能够生成更具信息量的样本，并促使模型学习更鲁棒的特征表示。

关键设计：在反事实数据增强方面，论文采用了最小化修改情感相关因果特征的策略，以保证生成样本的质量。在自适应去偏对比学习方面，论文设计了一个自适应的权重机制，用于平衡原始样本和反事实样本之间的贡献。损失函数方面，采用了对比损失函数，用于区分原始样本和反事实样本。具体的网络结构细节未在摘要中详细描述，需要参考原文。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个基准数据集上取得了显著的性能提升，超越了现有的最佳方法。具体的性能数据和提升幅度需要在论文正文中查找。该研究验证了反事实增强去偏框架在目标导向多模态情感分类中的有效性，并为未来的研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于情感分析、舆情监控、智能客服等领域。例如，在舆情监控中，可以更准确地识别社交媒体上用户对特定事件或产品的情感倾向，从而为政府或企业提供决策支持。在智能客服中，可以更好地理解用户的情感需求，提供更个性化的服务。该研究还有助于提升多模态情感分析模型的鲁棒性和泛化能力，使其在更复杂的现实场景中发挥作用。

📄 摘要（原文）

Target-oriented multimodal sentiment classification seeks to predict sentiment polarity for specific targets from image-text pairs. While existing works achieve competitive performance, they often over-rely on textual content and fail to consider dataset biases, in particular word-level contextual biases. This leads to spurious correlations between text features and output labels, impairing classification accuracy. In this paper, we introduce a novel counterfactual-enhanced debiasing framework to reduce such spurious correlations. Our framework incorporates a counterfactual data augmentation strategy that minimally alters sentiment-related causal features, generating detail-matched image-text samples to guide the model's attention toward content tied to sentiment. Furthermore, for learning robust features from counterfactual data and prompting model decisions, we introduce an adaptive debiasing contrastive learning mechanism, which effectively mitigates the influence of biased words. Experimental results on several benchmark datasets show that our proposed method outperforms state-of-the-art baselines.