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作者提出的不足
模态平等处理导致冗余与冲突
- 问题：现有MSA方法对所有模态（语言、视觉、音频）平等处理，忽略模态间贡献差异（如语言为主导模态）。
- 后果：跨模态交互引入冗余信息（如视觉和音频中与情感无关的噪声），甚至模态对间双向信息传递（如蒸馏策略）导致冲突，降低模型性能。
传统蒸馏策略的局限性
- 问题：现有跨模态蒸馏（如语言→视觉/音频）或图蒸馏（全模态双向传递）存在信息冗余（重复传递相似信息）和不对称性（反向传递无效）。
- 后果：无法有效利用语言模态的主导优势，且多模态融合后难以区分关键特征。
解纠缠方法的统一性缺陷
- 问题：现有解纠缠方法（如MISA、DMD）对所有模态采用统一优化策略，未针对语言模态进行增强。
- 后果：共享特征空间与私有特征空间的分离不够彻底，无法充分挖掘语言模态的情感线索。
作者提出的创新
以语言为中心的DLF框架
- 创新点：提出解纠缠语言聚焦（Disentangled Language-focused, DLF）框架，优先增强语言模态，减少冗余与冲突。
- 实现：
- 特征解纠缠模块：分离模态的共享特征（跨模态共性）和私有特征（模态特异性）。
- 语言聚焦吸引子（LFA）：通过语言引导的交叉注意力机制，从其他模态（视觉、音频）中提取互补信息，定向增强语言表征。
- 分层预测：融合前（私有特征）与融合后（共享特征）的联合预测，提升鲁棒性。
几何度量改进解纠缠
- 创新点：引入四种几何度量（如类内紧凑性、类间可分性、模态对齐度、正交性约束）作为正则化项，优化共享与私有特征空间。
- 作用：
- 减少共享空间中的冗余信息（如跨模态噪声）。
- 增强私有空间中的模态特异性（如语言的情感关键词、视觉的微表情）。
语言引导的交叉注意力机制
- 创新点：在LFA中设计语言查询的多模态交叉注意力，动态筛选视觉和音频中对语言表征有益的信息。
- 优势：
- 避免盲目融合所有模态信息（如仅保留与语言情感相关的视觉/音频片段）。
- 抑制其他模态的干扰（如背景噪声对情感判断的影响）。
分层预测策略
- 创新点：联合利用解纠缠后的私有特征（单模态特异性）和融合后的共享特征（跨模态共性）进行分层预测。
- 优势：兼顾单模态的细粒度线索与多模态的全局一致性，提升情感分类精度。
abstract
多模态情感分析（MSA）利用语言、视觉和音频等异构模式来增强对人类情感的理解。虽然现有模型通常侧重于跨模态提取共享信息或直接融合异构模态，但由于对所有模态的平等处理以及模态对之间信息的相互传递，这些方法可能会引入冗余和冲突。为了解决这些问题，我们提出了一个非纠缠语言（disentangded - language - focused&#