【报告内容】

汇报人： 高晨俣

汇报单位：福建理工大学

主题：《Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences》

1、Introduction

2、Method

3、Experiments

4、Conclusion

【报告总结】

1. 待解决的问题描述

在多模态学习中，不同模态（如文本、视觉、音频）之间通常存在对齐问题。然而，许多实际场景中，各模态数据并非严格对齐，且模态间的信息异质性增加了建模的复杂性。当前方法多依赖显式对齐，或者忽略模态间的时序不匹配问题，导致多模态融合的性能受限。本文针对未对齐多模态序列的建模，提出了新方法，旨在同时捕捉模态间的相关性和时序特性。

2. 相关创新方案

本文提出了一种多模态Transformer模型，专注于未对齐的多模态语言序列处理，其主要创新点包括：

1)多模态Transformer架构：设计了基于Transformer的框架，能够同时捕获模态内的局部特征和模态间的全局交互信息。

2)跨模态自注意力机制：通过专门的机制实现模态间动态对齐，无需显式对齐操作。该机制允许模型灵活捕获模态间的长短期依赖关系。

3)模态特定子网络：为每种模态构建独立的特征提取网络，使模型能够充分挖掘模态内信息，同时利用共享模块实现模态间融合。

4)多任务优化：结合模态分类、回归等任务的多目标损失函数，提升了模型的通用性和鲁棒性。

3. 实验总结

本文在多个多模态基准数据集（如CMU-MOSI、IEMOCAP）上验证了所提方法的有效性，实验结果表明：

1)性能提升：相比现有方法，所提模型在情感分析、语义识别等任务上显著提高了性能。具体指标如准确率、F1值均有所提升。

2)对未对齐数据的鲁棒性：即使在模态对齐程度较低的数据集上，模型仍能有效学习模态间的关系，展现出优越的泛化能力。

3)模块化设计的优势：通过对各模态的独立处理和灵活的融合策略，模型实现了较高的计算效率，适用于多种多模态应用场景。

4. 未来工作

1)扩展至更多模态类型：当前研究主要集中于文本、视觉、音频三种模态，未来可以探索更多复杂模态（如生理信号、图像序列）的融合方法。

2)处理大规模数据集：提高模型的计算效率，以适应更大规模、多样化的数据集，进一步验证模型的实用性和稳定性。

3)更复杂的对齐问题：研究如何更好地应对模态间的严重错位甚至部分缺失问题，结合强化学习或生成式建模。

4)应用领域扩展：探索模型在实际场景中的应用，如多模态翻译、医疗诊断、虚拟助手等，以提升其商业价值和社会影响力。

报告时间：2024年11月22日19:30

腾讯会议：311-5999-8176

点我下载本讨论课相关文献或PPT吧~(提取码：iipr)