Beyond Simple Fusion: Adaptive Gated Fusion for Robust Multimodal Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2510.01677v1 📥 PDF

作者: Han Wu, Yanming Sun, Yunhe Yang, Derek F. Wong

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2025-10-02

💡 一句话要点

提出自适应门控融合网络，解决多模态情感分析中模态质量差异问题

🎯 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 自适应融合 门控机制 信息熵 模态重要性 特征融合 鲁棒性 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有MSA方法难以处理模态质量差异，如噪声、缺失或语义冲突，导致情感预测性能下降。
  2. 提出自适应门控融合网络(AGFN)，通过双门融合机制自适应调整特征权重，抑制噪声模态并突出重要信息。
  3. 在CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上，AGFN显著优于现有基线，提升了情感识别的准确性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析(MSA)利用来自不同模态（如文本、音频、视觉）的信息融合来增强情感预测。然而，简单的融合技术通常无法考虑到模态质量的变化，例如噪声、缺失或语义冲突。这种疏忽导致次优的性能，尤其是在辨别细微的情感差别时。为了缓解这种限制，我们引入了一个简单而有效的自适应门控融合网络(AGFN)，该网络通过基于信息熵和模态重要性的双门融合机制自适应地调整特征权重。该机制减轻了噪声模态的影响，并优先考虑单模态编码和跨模态交互后的信息提示。在CMU-MOSI和CMU-MOSEI上的实验表明，AGFN在准确性方面显著优于强大的基线，有效地辨别细微的情感，并具有鲁棒的性能。特征表示的可视化分析表明，AGFN通过学习更广泛的特征分布来增强泛化能力，这是通过减少特征位置和预测误差之间的相关性来实现的，从而减少了对特定位置的依赖，并创建了更鲁棒的多模态特征表示。

🔬 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（文本、音频、视觉）的信息以提升情感预测的准确性。然而，现有方法在融合过程中通常采用简单的策略，无法有效处理不同模态质量差异带来的影响，例如某些模态可能包含噪声、数据缺失或与其他模态存在语义冲突，这些都会降低最终情感预测的性能。现有方法的痛点在于无法自适应地调整不同模态的贡献权重，导致模型对低质量模态的过度依赖。

核心思路：AGFN的核心思路是通过引入自适应门控机制，动态地调整不同模态的特征权重，从而减轻噪声模态的影响，并优先考虑信息量丰富的模态。这种自适应调整基于信息熵和模态重要性，使得模型能够根据输入数据的实际情况，灵活地选择和融合不同模态的信息。通过这种方式，AGFN旨在提升模型在复杂和多变的现实场景下的鲁棒性和准确性。

技术框架：AGFN的整体架构包含以下几个主要模块：1) 单模态编码器：用于提取每个模态的特征表示。2) 跨模态交互模块：用于捕捉不同模态之间的关联信息。3) 双门融合机制：这是AGFN的核心模块，包含两个门控单元，分别基于信息熵和模态重要性来计算每个模态的权重。4) 情感预测器：基于融合后的多模态特征进行情感预测。

关键创新：AGFN最重要的技术创新点在于其双门融合机制。与传统的静态权重或简单的注意力机制不同，AGFN的门控单元能够根据输入数据的特性，自适应地调整模态权重。信息熵门控单元用于抑制噪声模态，而模态重要性门控单元则用于突出信息量丰富的模态。这种双重门控机制使得模型能够更加智能地融合多模态信息，从而提升情感预测的准确性和鲁棒性。与现有方法的本质区别在于AGFN的自适应性，它能够根据数据的实际情况动态调整融合策略，而不是采用固定的融合方式。

关键设计：AGFN的关键设计包括：1) 信息熵门控单元的计算方式，通常使用softmax函数将信息熵值转换为权重。2) 模态重要性门控单元的设计，可以使用注意力机制或可学习的权重矩阵来计算每个模态的重要性得分。3) 损失函数的设计，通常采用交叉熵损失或均方误差损失，并可以加入正则化项以防止过拟合。4) 网络结构的选择，可以根据具体任务选择合适的单模态编码器和跨模态交互模块，例如使用Transformer或LSTM等。

📊 实验亮点

在CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明，AGFN显著优于现有的基线方法。例如，在CMU-MOSI数据集上，AGFN的准确率提升了X%，F1-score提升了Y%。可视化分析表明，AGFN能够学习到更鲁棒的多模态特征表示，减少了特征位置和预测误差之间的相关性，从而提升了模型的泛化能力。具体提升幅度请参考原论文。

🎯 应用场景

AGFN可应用于各种多模态情感分析场景，如社交媒体情感监控、客户服务质量评估、人机交互等。通过提升情感识别的准确性和鲁棒性，AGFN能够帮助企业更好地理解用户情绪，优化产品和服务，并改善用户体验。未来，AGFN有望扩展到其他多模态任务，如视频理解、机器人导航等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Multimodal sentiment analysis (MSA) leverages information fusion from diverse modalities (e.g., text, audio, visual) to enhance sentiment prediction. However, simple fusion techniques often fail to account for variations in modality quality, such as those that are noisy, missing, or semantically conflicting. This oversight leads to suboptimal performance, especially in discerning subtle emotional nuances. To mitigate this limitation, we introduce a simple yet efficient \textbf{A}daptive \textbf{G}ated \textbf{F}usion \textbf{N}etwork that adaptively adjusts feature weights via a dual gate fusion mechanism based on information entropy and modality importance. This mechanism mitigates the influence of noisy modalities and prioritizes informative cues following unimodal encoding and cross-modal interaction. Experiments on CMU-MOSI and CMU-MOSEI show that AGFN significantly outperforms strong baselines in accuracy, effectively discerning subtle emotions with robust performance. Visualization analysis of feature representations demonstrates that AGFN enhances generalization by learning from a broader feature distribution, achieved by reducing the correlation between feature location and prediction error, thereby decreasing reliance on specific locations and creating more robust multimodal feature representations.