UniMSE：实现统一的多模态情感分析和情绪识别

总结：提出了一个 UniMSE 的框架，利用该框架将情感和情绪联合建模（将 MSA 任务和 ERC 任务统一起来），通过将 PMF 嵌入 T5 架构中去实现多模态融合表征的获取。

文章信息

作者：Guimin Hu；Yi Zhao

单位：Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

会议/期刊：Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing（EMNLP 2022）【CCF B】

题目：UniMSE: Towards Unified Multimodal Sentiment Analysis and Emotion Recognition

年份：2022

研究目的

探究将 MSA 任务（Multimodal sentiment analysis）和 ERC 任务（Emotion recognition in conversation）统一起来，将情感和情绪联合建模，是否可以实现更好的效果。

研究内容

• 提出了一个多模态情感知识共享框架 UniMSE，将 MSA 和 ERC 任务统一起来。
• 提出了一个预训练的多模态融合层 PMF，并将其嵌入到 T5 模型的 transformer 层中，通过向 T5 模型注入声音和视觉信号，从多层次文本信息中融合多模态表征。
• 利用跨模态对比学习，获得具有区分性的多模态表征。（样本间区分）

研究方法

UniMSE 框架包含三个部分：任务形式化、预训练模态融合和模态间对比学习。

1.总体架构

首先将 MSA 任务和 ERC 任务的标签处理为通用标签格式（图中的 UL 格式），然后获取不同模态的上下文信息¹，接着将提取的特征送入嵌入了多模态融合层的 T5 架构中²，通过 T5 得到一个UL 格式的输出，最后对其解码，就得到了 MSA 和 ERC 任务相应的输出。

此外，该框架还进行了跨模态对比学习，以区分样本间的多模态融合表征。具体来说，旨在缩小同一样本模态之间的差距（pull close），并将不同样本模态表征进一步推开（push far）。

2.Task Formalization

任务形式化包括输入形式化和标签形式化。输入形式化用于处理对话文本和模态特征，标签形式化用于将 MSA 任务和 ERC 任务的标签转换为通用标签，从而统一这两种任务。

形式化后，数据集的形式可以表示为：$\{(I_0,y_0),(I_1,y_1)...(I_N,y_N)\}$。符号含义查看

输入形式化：

对于文本模态，将当前语句$u_i$与前两轮语句 { u i − 1 , u i − 2 } \{u_{i-1},u_{i-2}\} {ui−1​,ui−2​}和后两轮语句 { u i + 1 , u i + 2 } \{u_{i+1},u_{i+2}\} {ui+1​,ui+2​}进行拼接，形成原始文本序列。并且利用segment id（$S_i^t$）去区分当前语句及其上下文。
$$\begin{array}{c}{I}_i^t=[u_{i-2},u_{i-1},u_i,u_{i+1},u_{i+2}]\\ \begin{array}{r}{S}_i^t=[\underset{u_{i-2},u_{i-1}}{\underbrace{0,\cdots ,0}},\underset{u_i}{\underbrace{1,\cdots ,1}},\underset{u_{i+1},u_{i+2}}{\underbrace{0,\cdots ,0}}]\end{array}\end{array}$$
对于音频模态，利用 librosa 获取音频特征。对于视频模态，利用 effecientNet 获取视频特征。

标签形式化：

设计了一种通用标签（UL），并将 UL 作为 UniMSE 的目标序列。

首先，根据情感极性将 MSA 和 ERC 样本分为正面、中性和负面样本集。然后在每一个样本集下，计算属于不同注释方案的两个样本的语义相似度³。最后根据语义相似度最高的样本补全通用标签中缺失的部分。

3.Pre-trained Modality Fusion (PMF)

使用 T5 作为 UniMSE 的骨干，并将 PMF 插入 T5 的每一个 transformer 层的 Feed-forward 后面。对于第$j$个PMF，多模态融合的过程如下：
$$\begin{array}{rl}& F_i^{(0)}=X_i^t\\ & F_i=[F_i^{(j-1)}\cdot X_i^{a,l_a}\cdot X_i^{v,l_v}]\\ & F_i^d=\sigma (W^d{F}_i+b^d)\\ & F_i^u=W^u{F}_i^d+b^u\\ & F_i^{(j)}=W(F_i^u\odot F_i^{(j-1)})\end{array}$$
【注】：防止文本序列的编码扰乱以及模型过拟合，使用前 $j$ 个 transformer 层只对文本进行编码（没有注入声音和视觉表征），剩余的 transformer 层通过注入声音和视觉表征实现多模态融合。而且根据公式，可以观察到，这些剩余的 transformer 层，每一层都注入了声音和视觉表征。可以理解为反复用声音和视觉表征，强化每一层的融合表征。（反复加强文本表征）

4.Inter-modality Contrastive Learning

通过跨模态对比学习⁴，以加强模态之间的互动，放大样本之间融合表征的差异。

准备工作：首先将音频表征$X_i^a$，视频表征$X_i^v$以及融合表征$F_i^{(j)}$通过Conv1D将各表征处理为相同的序列长度。然后用 K 个样本构建每个迷你批次。
X ^ i u = Conv 1 D ( X i u , k u ) , u ∈ { a , v } F ^ i ( j ) = Conv 1 D ( F i ( j ) , k f ) \begin{aligned} &\hat{X}_i^{\boldsymbol{u}}=\text{Conv}1\text{D}(X_i^{\boldsymbol{u}},k^{\boldsymbol{u}}),u\in\{a,v\} \\ &\hat{F}_i^{(j)}=\text{Conv}1\text{D}(F_i^{(j)},k^f) \end{aligned} ​X^iu​=Conv1D(Xiu​,ku),u∈{a,v}F^i(j)​=Conv1D(Fi(j)​,kf)​
核心：每个锚点⁵的一批随机采样对由 2 对正样本和 2K 对负样本组成。其中，正样本是指同一样本中由文字和相应声音组成的模态对，以及同一样本中由文字和相应视觉组成的模态对。负样本是由文本和其他样本中的其他两种模态组成的模态对。对于每个锚样本，自监督对比损失的计算公式如下：
$$\begin{array}{c}{L}^{ta,j}=-\log \frac{\exp ({\hat{F}}_i^{(j)}{\hat{X}}_i^a)}{\exp ({\hat{F}}_i^{(j)}{\hat{X}}_i^a)+{\sum }_{k=1}^K\exp ({\hat{F}}_i^{(j)}{\hat{X}}_k^a)}\\ L^{tv,j}=-\log \frac{\exp ({\hat{F}}_i^{(j)}{\hat{X}}_i^v)}{\exp ({\hat{F}}_i^{(j)}{\hat{X}}_i^v)+{\sum }_{k=1}^K\exp ({\hat{F}}_i^{(j)}{\hat{X}}_k^v)}\end{array}$$

5.总体损失函数

$$L=L^{task}+\alpha (\sum _j{L}^{ta,j})+\beta (\sum _j{L}^{tv,j})$$

符号含义查看

6.Decoding Algorithm

使用解码算法，将整体输出转变为 MSA 的情感强度和 ERC 的情绪类别。

结果与讨论

1. 通过与 SOTA 模型进行比较，证明了 UniMSE 不管是对于 MSA 任务还是 ERC 任务都可以实现优越的结果。
2. 消融实验1，通过剔除一种或者几种模态，验证了模态对模型的性能是有影响的，证明了文本模态、听觉模态以及视觉模态之间具有互补性。
3. 消融实验2，通过移除 PMF 和 CL 模块，证明了这两个模块在多模态表征学习中是有效的。
4. 消融实验3，通过将 IEMOCAP、MELD 或 MOSEI 从训练集中移除，并在 MOSI 测试集中评估模型性能，验证数据集对 UniMSE 的影响。证明了将情感与情绪结合起来分析，可以实现信息互补的效果。
5. 通过对最后一个 transformer 层的多模态融合表征进行可视化，验证了 UniMSE 在跨样本表征学习方面的优势，并证明了情感和情绪之间的互补性。

代码和数据集

代码：https://github.com/LeMei/UniMSE

数据集：MOSI，MOSEI，MELD，IEMOCAP

实验环境：NVIDIA RTX A100 和 NVIDIA RTX V100

符号含义

符号	含义
I i m , m ∈ { t , a , v } I_i^m,m\in\{t,a,v\} Iim​,m∈{t,a,v}	从视频片段 i 中提取的单模态原始序列， { t , a , v } \{t,a,v\} {t,a,v}分别代表文本模态、语音模态、视频模态。
I i = { I i t , I i a , I i v } I_i=\{I_i^t,I_i^a,I_i^v\} Ii​={Iit​,Iia​,Iiv​}	$I_i$代表多模态信号，即模型的输入。
y i = { y i p , y i r , y i c } y_i=\{y_i^p,y_i^r,y_i^c\} yi​={yip​,yir​,yic​}	$y_i$代表通用标签，$y_i^p$代表情感极性 y i p ∈ { positive, negative and neutral } y_i^p\in\{\text{positive, negative and neutral}\} yip​∈{positive, negative and neutral}，$y_i^r$代表情感强度（是一个真实的值，范围 -3 ~ +3），$y_i^c$代表情绪类别。
$X_i^m\in R^{l_m\times d_m}$	$X_i^m$为$I_i^m$的单模态表征，$l_m$代表序列长度，$d_m$代表维度。
$X_i^{a,l_a}\in R^{1\times d_a}$	$X_i^a$最后一个时间步的隐藏状态
$X_i^{v,l_v}\in R^{1\times d_v}$	$X_i^v$最后一个时间步的隐藏状态
$\left[.\right]$	连接操作，concatenation operation
$\sigma$	sigmoid函数
$F_i^{(j-1)}$	（j-1）个 transformer 层之后的融合表征
$⨀$	元素加法操作
$k^u,k^f$	卷积核的大小
$L^{ta,j}$，$L^{tv,j}$	编码器的第$j$个transformer层上，文本-语音和文本-视觉的对比损失。
$L^{task}$	生成任务的损失，也就是预测标签与通用标签之间的差异。

😃😃😃

---

1. 对于音频模态和视频模态，使用特征提取器分别提取音频和视频特征。然后将其送入到两个单独的 LSTM 获取上下文信息，得到音频模态表征$X_i^a$和视频模态表征$X_i^v$。对于文本模态，使用 T5 的第一个transformer层来学习序列的上下文信息，得到文本模态$X_i^t$。 ↩︎

2. T5 的全称为 Text to Text Transfer Transformer，论文地址。是谷歌提出的预训练语言模型领域的通用模型，该模型将所有自然语言问题都转化成文本到文本的形式，并用一个统一的模型解决。在 T5 中的每个 transformer 层的 Feed-forward 层后面嵌入了预训练的多模态融合层 PMF。 ↩︎

3. 由于文本模态相比其他模态更重要，所以采用文本相似度作为样本之间的语义相似度。利用强句子嵌入框架 SimSCE 计算文本之间的语义相似度。 ↩︎

4. Contrastive Learning（CL），对比学习的原理是，在特征空间中，锚和正样本应拉近，而锚和负样本应拉远。 ↩︎

5. 文本模态作为锚点，其余两种模态用于增强锚点。在 T5 架构的 $j$ 层后，文本表征某种意义上就是融合后的表征，因此融合表征和文本表征是道理一致的。所以公式中用的是融合表征${\hat{F}}_i^{(j)}$。 ↩︎