論文の概要: Correlation-Decoupled Knowledge Distillation for Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16456v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 09:10:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 00:14:44.099268
• Title: Correlation-Decoupled Knowledge Distillation for Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Modalities
• Title（参考訳）: 不完全モーダルを用いたマルチモーダル感性分析のための相関分離型知識蒸留法
• Authors: Mingcheng Li, Dingkang Yang, Xiao Zhao, Shuaibing Wang, Yan Wang, Kun Yang, Mingyang Sun, Dongliang Kou, Ziyun Qian, Lihua Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,Multimodal Sentiment Analysis (MSA)タスクのための相関分離型知識蒸留(CorrKD)フレームワークを提案する。 本稿では, クロスサンプル相関を含む包括的知識を伝達し, 欠落した意味論を再構築するサンプルレベルのコントラスト蒸留機構を提案する。 我々は,学生ネットワークの感情決定境界を最適化するために,応答不整合蒸留方式を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.69453837626083
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal sentiment analysis (MSA) aims to understand human sentiment through multimodal data. Most MSA efforts are based on the assumption of modality completeness. However, in real-world applications, some practical factors cause uncertain modality missingness, which drastically degrades the model's performance. To this end, we propose a Correlation-decoupled Knowledge Distillation (CorrKD) framework for the MSA task under uncertain missing modalities. Specifically, we present a sample-level contrastive distillation mechanism that transfers comprehensive knowledge containing cross-sample correlations to reconstruct missing semantics. Moreover, a category-guided prototype distillation mechanism is introduced to capture cross-category correlations using category prototypes to align feature distributions and generate favorable joint representations. Eventually, we design a response-disentangled consistency distillation strategy to optimize the sentiment decision boundaries of the student network through response disentanglement and mutual information maximization. Comprehensive experiments on three datasets indicate that our framework can achieve favorable improvements compared with several baselines.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情分析(MSA)は、マルチモーダルデータを通して人間の感情を理解することを目的としている。 ほとんどのMSAの取り組みは、モダリティ完全性の仮定に基づいている。 しかし、現実の応用においては、いくつかの実用的な要因が不確実なモダリティの欠如を引き起こし、モデルの性能が劇的に低下する。 そこで本研究では,MSAタスクのための相関分離型知識蒸留(CorrKD)フレームワークを提案する。 具体的には、クロスサンプル相関を含む包括的知識を伝達し、欠落した意味論を再構築するサンプルレベルのコントラスト蒸留機構を提案する。 さらに, カテゴリ誘導型蒸留機構を導入し, カテゴリプロトタイプを用いてカテゴリ間相関を捕捉し, 特徴分布を整列させ, 良好な関節表現を生成する。 最終的には、応答不整合と相互情報の最大化により、学生ネットワークの感情決定境界を最適化する応答不整合蒸留戦略を設計する。 3つのデータセットに関する総合的な実験は、我々のフレームワークがいくつかのベースラインと比較して良好な改善を達成できることを示している。

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