論文の概要: Towards Multimodal Sentiment Analysis Debiasing via Bias Purification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05023v2
• Date: Fri, 5 Jul 2024 04:10:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 23:43:30.977504
• Title: Towards Multimodal Sentiment Analysis Debiasing via Bias Purification
• Title（参考訳）: バイアス浄化によるマルチモーダル感性分析のデバイアス化に向けて
• Authors: Dingkang Yang, Mingcheng Li, Dongling Xiao, Yang Liu, Kun Yang, Zhaoyu Chen, Yuzheng Wang, Peng Zhai, Ke Li, Lihua Zhang,
• Abstract要約: マルチモーダル・センティメント・アナリティクス(MSA)は、多様なモダリティから感情に関連する手がかりを統合することで、人間の意図を理解することを目的としている。 MSAタスクは、計画されていないデータセットバイアス、特にマルチモーダル発話レベルのラベルバイアスと単語レベルのコンテキストバイアスに悩まされる。 本稿では,従来の可能性ではなく因果関係に基づくマルチモーダル・カウンターファクト・インジェクチャ・インセプティメント分析フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.170000473208372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Sentiment Analysis (MSA) aims to understand human intentions by integrating emotion-related clues from diverse modalities, such as visual, language, and audio. Unfortunately, the current MSA task invariably suffers from unplanned dataset biases, particularly multimodal utterance-level label bias and word-level context bias. These harmful biases potentially mislead models to focus on statistical shortcuts and spurious correlations, causing severe performance bottlenecks. To alleviate these issues, we present a Multimodal Counterfactual Inference Sentiment (MCIS) analysis framework based on causality rather than conventional likelihood. Concretely, we first formulate a causal graph to discover harmful biases from already-trained vanilla models. In the inference phase, given a factual multimodal input, MCIS imagines two counterfactual scenarios to purify and mitigate these biases. Then, MCIS can make unbiased decisions from biased observations by comparing factual and counterfactual outcomes. We conduct extensive experiments on several standard MSA benchmarks. Qualitative and quantitative results show the effectiveness of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・センティメント・アナリティクス(MSA)は、視覚、言語、音声などの様々なモダリティから感情に関連する手がかりを統合することで、人間の意図を理解することを目的としている。 残念ながら、現在のMSAタスクは、計画されていないデータセットバイアス、特にマルチモーダル発話レベルのラベルバイアスと単語レベルのコンテキストバイアスに悩まされている。 これらの有害なバイアスは、統計的ショートカットと急激な相関にフォーカスするモデルを誤解させ、重大なパフォーマンスボトルネックを引き起こす可能性がある。 これらの問題を緩和するために,従来の可能性ではなく因果関係に基づくマルチモーダル・カウンセリング・インセプティメント(MCIS)分析フレームワークを提案する。 具体的には、まず因果グラフを定式化し、すでに訓練済みのバニラモデルから有害なバイアスを発見する。 推測フェーズでは、実数的なマルチモーダル入力が与えられた場合、MCISはこれらのバイアスを浄化し緩和する2つの逆のシナリオを想像する。 そして、MCISは、事実と反事実の結果を比較して偏見のある観察から偏見のない決定を下すことができる。 いくつかの標準MSAベンチマークで広範な実験を行う。 定性的かつ定量的な結果は,提案手法の有効性を示す。

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