論文の概要: Towards Minimal Causal Representations for Human Multimodal Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21805v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 03:04:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.151365
• Title: Towards Minimal Causal Representations for Human Multimodal Language Understanding
• Title（参考訳）: マルチモーダル言語理解のための最小因果表現に向けて
• Authors: Menghua Jiang, Yuncheng Jiang, Haifeng Hu, Sijie Mai,
• Abstract要約: 従来の可能性よりも因果原理を活用する因果多様情報ボトルネック(CaMIB)モデルを導入する。 因果的特徴のグローバルな整合性を確保するため,器用変数制約を組み込む。 マルチモーダル感情分析、ユーモア検出、およびサルカズム検出の実験は、OODテストセットとともに、CaMIBの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.44307628909198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human Multimodal Language Understanding (MLU) aims to infer human intentions by integrating related cues from heterogeneous modalities. Existing works predominantly follow a ``learning to attend" paradigm, which maximizes mutual information between data and labels to enhance predictive performance. However, such methods are vulnerable to unintended dataset biases, causing models to conflate statistical shortcuts with genuine causal features and resulting in degraded out-of-distribution (OOD) generalization. To alleviate this issue, we introduce a Causal Multimodal Information Bottleneck (CaMIB) model that leverages causal principles rather than traditional likelihood. Concretely, we first applies the information bottleneck to filter unimodal inputs, removing task-irrelevant noise. A parameterized mask generator then disentangles the fused multimodal representation into causal and shortcut subrepresentations. To ensure global consistency of causal features, we incorporate an instrumental variable constraint, and further adopt backdoor adjustment by randomly recombining causal and shortcut features to stabilize causal estimation. Extensive experiments on multimodal sentiment analysis, humor detection, and sarcasm detection, along with OOD test sets, demonstrate the effectiveness of CaMIB. Theoretical and empirical analyses further highlight its interpretability and soundness.
• Abstract（参考訳）: MLU(Human Multimodal Language Understanding)は、不均一なモダリティから関連する手がかりを統合することで、人間の意図を推測することを目的としている。 既存の作業は主に、予測性能を高めるためにデータとラベル間の相互情報を最大化する‘学習する’パラダイムに従っている。 しかし、そのような手法は意図しないデータセットバイアスに弱いため、モデルは真の因果的特徴と統計的ショートカットを分割し、分解されたアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化をもたらす。 この問題を軽減するために,従来の可能性よりも因果原理を活用したCaMIB(Causal Multimodal Information Bottleneck)モデルを導入する。 具体的には、まず、情報ボトルネックを単一入力のフィルタリングに適用し、タスク非関連ノイズを除去する。 パラメータ化されたマスク生成器は、融合したマルチモーダル表現を因果部分表現とショートカット部分表現に分解する。 因果関係のグローバルな整合性を確保するため,器用変数制約を導入し,因果関係をランダムに組み換え,因果関係の安定化を図る。 マルチモーダル感情分析, ユーモア検出, サルカズム検出に関する広範囲な実験は, OODテストセットとともに, CaMIBの有効性を実証した。 理論的および経験的分析は、その解釈可能性と音質をさらに強調する。

関連論文リスト

• Disentangling Bias by Modeling Intra- and Inter-modal Causal Attention for Multimodal Sentiment Analysis [25.791796193062012]
  マルチモーダル感情分析(MSA)は、テキスト、音声、視覚データなどの複数のモーダルからの情報を統合することで、人間の感情を理解することを目的としている。 既存の手法は、しばしばモダリティ内およびモダリティ間の急激な相関に悩まされ、モデルが真の因果関係ではなく統計的ショートカットに依存するようになる。 本稿では,マルチリレーショナルマルチモーダル因果干渉(MMCI)モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-07T03:24:04Z)
• Preference Learning for AI Alignment: a Causal Perspective [55.2480439325792]
  私たちはこの問題を因果パラダイムに枠組み化し、永続的な課題を特定するための因果関係の豊富なツールボックスを提供します。 因果推論の文献を継承し、信頼性の高い一般化に必要な重要な仮定を特定する。 そこで本研究では, 因果関係に基づくアプローチがモデルロバスト性をいかに改善するかを, ナイーブ報酬モデルの障害モードを例示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T10:45:42Z)
• A Unified Virtual Mixture-of-Experts Framework:Enhanced Inference and Hallucination Mitigation in Single-Model System [9.764336669208394]
  GPTやBERTのような生成モデルは、テキスト生成や要約といったタスクのパフォーマンスを大幅に改善した。 しかし、「モデルが非現実的または誤解を招くコンテンツを生成する場所」という幻覚は、特に小規模アーキテクチャでは問題となる。 本稿では,単一のQwen 1.5 0.5Bモデルにおいて,推論性能を高め,幻覚を緩和する仮想ミックス・オブ・エクササイズ(MoE)融合戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T11:38:01Z)
• Debiased Multimodal Understanding for Human Language Sequences [14.434841446670726]
  本研究では,非保守的共同創設者として働く被験者の影響を抑えるために,因果介入モジュールであるSuCIを提案する。 プラグアンドプレイコンポーネントとして、SuCIは偏見のない予測を求めるほとんどの方法に広く適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T04:03:54Z)
• Towards Multimodal Sentiment Analysis Debiasing via Bias Purification [21.170000473208372]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T03:55:27Z)
• Debiasing Multimodal Models via Causal Information Minimization [65.23982806840182]
  我々は、マルチモーダルデータのための因果グラフにおいて、共同創設者から生じるバイアスを研究する。 ロバストな予測機能は、モデルがアウト・オブ・ディストリビューションデータに一般化するのに役立つ多様な情報を含んでいる。 これらの特徴を共同設立者表現として使用し、因果理論によって動機づけられた手法を用いてモデルからバイアスを取り除く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T16:46:14Z)
• Mitigating Shortcut Learning with Diffusion Counterfactuals and Diverse Ensembles [104.60508550106618]
  拡散確率モデル(DPM)を利用したアンサンブル多様化フレームワークDiffDivを提案する。 DPMは、相関した入力特徴を示すサンプルを用いて訓練しても、新しい特徴の組み合わせで画像を生成することができることを示す。 そこで本研究では,DPM誘導の多様化は,教師付き信号の追加を必要とせず,ショートカットキューへの依存を取り除くのに十分であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T15:47:33Z)
• Correlation Information Bottleneck: Towards Adapting Pretrained Multimodal Models for Robust Visual Question Answering [63.87200781247364]
  相関情報ボトルネック (CIB) は圧縮と表現の冗長性のトレードオフを求める。 マルチモーダル入力と表現の相互情報に対して,理論上界を厳密に導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T22:04:10Z)
• Counterfactual Reasoning for Out-of-distribution Multimodal Sentiment Analysis [56.84237932819403]
  本稿では,OODの高次一般化に対するテキストモダリティの悪影響を推定・緩和することを目的とする。 そこで本研究では,マルチモーダル感情分析のためのモデルに依存しない反現実的フレームワークを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T03:57:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。