在現代心理健康研究中，抑郁癥一直是一個備受關注的課題。隨著科學的進步，研究人員逐漸認識到，抑郁癥的成因遠不止單一因素，而是由復雜的生物學、心理學和社會環(huán)境因素交織而成的。最近，MSA（綜合性綜合性模型）在揭示抑郁癥機制上展現了驚人的潛力。通過多維度的分析，MSA模型為我們提供了一個全新的視角，讓我們能夠更深入地理解抑郁癥的根源、影響以及可能的干預措施。 ??

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目錄

概述

核心邏輯

復現過程

寫在最后

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概述

??????近年來，多模態(tài)情感分析（MSA）受到越來越多的關注，多模態(tài)情感分析是一個綜合了視覺、聽覺等語言和非語言信息的重要研究課題。多模態(tài)機器學習涉及從多個模態(tài)的數據中學習。這是一個具有挑戰(zhàn)性但又至關重要的研究領域，在機器人領域具有現實應用、對話系統、智能輔導系統和醫(yī)療診斷。許多多模態(tài)建模任務的核心在于從多模態(tài)中學習豐富的表示。例如，分析多媒體內容需要學習跨語言、視覺和聲模態(tài)的多模態(tài)表示。雖然多模態(tài)的存在提供了額外的有價值的信息，但是當從多模態(tài)數據學習時，存在兩個關鍵挑戰(zhàn)需要解決：

1）模型必須學習復雜的模態(tài)內和跨模態(tài)相互作用以進行預測

2）訓練模型必須對測試期間意外丟失或有噪聲的模態(tài)具有魯棒性

同時，繁重的工作量、緊迫的期限、不切實際的目標、延長的工作時間、工作不安全感和人際沖突等因素，導致了員工之間的緊張關系。超出一定限度的壓力會對員工的工作效率、士氣和積極性產生負面影響，同時還會引發(fā)各種生理和心理問題。長期的壓力可能導致失眠、抑郁和心臟病。最新研究表明，長期的壓力和癌癥之間存在正相關。國際勞工組織在2019年宣布，“壓力，過長的工作時間和疾病，導致每年近280萬工人死亡，另外3.74億人因工作受傷或生病”。

早期診斷和治療對于減少壓力對員工健康的長期影響和改善工作環(huán)境至關重要。檢測抑郁癥的常規(guī)方法通常由生理學家通過問卷訪談進行。但這種方法是定性的、耗時的且缺乏私密性，無法保證員工提供真實的答案，很多時候無法達到初步篩選的目的。相比之下，HRV（心率變異性）、ECG（心電圖）、GSR（皮膚電反應）、血壓、肌電圖和EEG（腦電圖）等方法是客觀的，但同樣缺乏私密性，而且由于這些測試能夠推斷私人健康信息，員工可能會對其產生抵觸情緒。

這篇文章開始介紹情感計算經典論文模型，他是ICRL 2019的一篇多模態(tài)情感計算的論文 “LEARNING FACTORIZED MULTIMODAL REPRESENTATIONS”，其中提出的模型是MFM，此外，原創(chuàng)部分為加入了抑郁癥數據集以實現抑郁癥檢測任務，以及在SIMS數據集和SIMV2數據集上進行實驗，地址?:

多模態(tài)情感分析和抑郁癥檢測是一個熱門的研究領域，它利用多模態(tài)信號對用戶生成的視頻進行情感理解和抑郁癥程度判斷。此外，由于存在多個異構信息源，多模態(tài)表征的學習是一個非常復雜的研究問題。雖然多模態(tài)的存在提供了額外的有價值的信息，但在從多模態(tài)數據學習時，五個核心挑戰(zhàn)：對齊、翻譯、表征、融合和共同學習。其中，表征學習處于基礎性地位，其主要貢獻為：

1）提出了用于多模態(tài)表征學習的多模態(tài)分解模型（MFM）

2）MFM將多模態(tài)表示分解為兩組獨立因子：多模態(tài)區(qū)分因子和特定于模態(tài)的生成因子

3）特定于模態(tài)的生成因子使我們能夠基于因子化變量生成數據，解釋缺失的模態(tài)，并對多模態(tài)學習中涉及的交互有更深入的理解。

核心邏輯

如下圖所示，MFM的功能可以分為兩個主要階段：Generative Network 和 Inference Network；通過兩個模塊組合生成整體MFM結構；多模態(tài)因子分解模型（MFM）是一種潛變量模型（a），對多模態(tài)判別因子和模態(tài)特定生成因子具有條件獨立性假設。根據這些假設，提出了一個因子分解的聯合分布的多峰數據。由于對這種分解分布的精確后驗推理可能很難處理，我們提出了一種基于最小化多模態(tài)數據上的聯合分布Wasserstein距離的近似推理算法。最后，推導出MFM目標通過近似的聯合分布Wasserstein距離通過廣義平均場假設：

為了將多模態(tài)表示分解為多模態(tài)判別因子和特定模態(tài)生成因子，MFM假設一個貝葉斯網絡結構，如上圖 a 所示。在該圖模型中，因子 FyFy? 和 Fa{1:M}Fa{1:M}? 由具有先驗 PZPZ? 的相互獨立的潛變量 Z=[Zy,Za{1:M}]Z=[Zy?,Za{1:M}?] 生成。具體地，$Z_y% 生成多模態(tài)判別因子 FyFy?，并且 Za{1:M}Za{1:M}? 生成模態(tài)特定生成因子 Fa{1:M}Fa{1:M}?。通過構造，FyFy? 有助于生成 Y^Y^，而 {Fy,Fai}{Fy?,Fai?} 共同有助于生成 X^iX^i?。因此，聯合分布 P(X^1:M,Y^)P(X^1:M?,Y^) 可以分解，由于對 ZZ 的積分，方程1中的精確后驗推斷在解析上可能是不可行的。因此，我們求助于使用近似推斷分布 Q(Z∣X1:M,Y)Q(Z∣X1:M?,Y)，其詳細內容見以下小節(jié)。結果，MFM 可以被視為一種自編碼結構，包含編碼器（推斷模塊）和解碼器（生成模塊）（上圖（c））。Q(.∣.)Q(.∣.) 的編碼器模塊使我們能夠輕松地從近似后驗中抽樣 ZZ。解碼器模塊根據方程1和圖（a）所給出的 P(X^1:M,Y^∣Z)P(X^1:M?,Y^∣Z) 的因子分解進行參數化：

在自編碼結構中，常用的近似推斷方法有變分自編碼器（VAEs）和Wasserstein自編碼器（WAEs）。前者優(yōu)化證據下界目標（ELBO），后者則推導出Wasserstein距離的原始形式的近似。我們選擇后者，因為它同時在潛在因子的解纏和樣本生成質量上優(yōu)于其對應方法。然而，WAEs設計用于單模態(tài)數據，并沒有考慮生成多模態(tài)數據的潛在變量上的分解分布。因此，我們提出了一個變體，以處理多模態(tài)數據上的分解聯合分布。

如Kingma & Welling（2013）所建議的那樣，我們在編碼器和解碼器中采用了非線性映射的設計（即神經網絡架構）（上圖（c））。對于編碼器 Q(Z∣X1:M,Y)Q(Z∣X1:M?,Y)，我們學習了一個確定性映射 Qenc:X1:M,Y→ZQenc?:X1:M?,Y→Z。對于解碼器，我們將潛在變量的生成過程定義為 Gy:Zy→FyGy?:Zy?→Fy?， Ga1:M:Za1:M→Fa1:MGa1:M??:Za1:M??→Fa1:M??， D:Fy→Y^D:Fy?→Y^，和 F1:M:Fy,Fa1:M→X^1:MF1:M?:Fy?,Fa1:M??→X^1:M?，其中 Gy,Ga1:M,DGy?,Ga1:M??,D 和 F1:MF1:M? 是由神經網絡參數化的確定性函數。

令 Wc(PX1:M,Y,PX^1:M,Y^)Wc?(PX1:M?,Y?,PX^1:M?,Y^?) 表示在成本函數cXicXi?? 和 cYcY? 下的多模態(tài)數據上的聯合分布Wasserstein距離。我們選擇平方成本c(a,b)=∥a?b∥22c(a,b)=∥a?b∥22?，從而使我們能夠最小化2-Wasserstein距離。成本函數不僅可以定義在靜態(tài)數據上，還可以定義在時間序列數據上，例如文本、音頻和視頻。例如，給定時間序列數據 X=[X1,X2,??,XT]X=[X1?,X2?,?,XT?] 和 X^=[X^1,X^2,??,X^T]X^=[X^1?,X^2?,?,X^T?]，我們定義 c(X,X^)=∑t=1T∥Xt?X^t∥22c(X,X^)=∑t=1T?∥Xt??X^t?∥22?：

多模態(tài)學習的一個關鍵挑戰(zhàn)是處理缺失的模態(tài)。一個優(yōu)秀的多模態(tài)模型應該能夠在給定觀測模態(tài)的情況下推斷缺失的模態(tài)，并且僅基于觀測模態(tài)進行預測。為了實現這一目標，MFM的推斷過程可以通過使用代理推斷網絡來輕松地適應，代理推斷網絡在給定觀測模態(tài)的情況下重建缺失模態(tài)。形式上，設 ΦΦ 表示代理推斷網絡。在給定觀測模態(tài) X2:MX2:M?的情況下，生成缺失模態(tài) X^1X^1? 的過程可以公式化如下：?

復現過程

在情感計算任務中，可以看到 MFM 模型性能超越其他模型，證明了其有效性：

在下載附件并準備好數據集并調試代碼后，進行下面的步驟，附件已經調通并修改，可直接正常運行，下載多模態(tài)情感分析集成包進行訓練：

pip install MMSA
$ python -m MMSA -d mosi/dosei/avec -m mmim -s 1111 -s 1112

訓練過程與最終過程如下所示：

MFM模型適用于分析社交媒體平臺上用戶的多模態(tài)數據，包括文本、圖像和音頻，從而深入理解用戶的情感傾向、態(tài)度和情緒變化。例如，可以用于監(jiān)測社交媒體上的輿情、分析用戶對特定事件或產品的反應等，其項目特點如下所示：

1）多模態(tài)融合： MFM模型能夠有效整合文本、圖像和音頻等多種數據源，充分利用不同模態(tài)之間的關聯性和信息豐富度，提升情感分析的全面性和準確性。

2）情感感知和表達建模： 通過先進的深度學習技術，MFM模型能夠深入學習和模擬情感感知與表達過程，實現對復雜情感信息的準確捕捉和高效表示。

3）自適應學習和個性化： MFM模型具備自適應學習能力，可以根據具體任務和用戶需求調整情感建模策略，實現個性化的情感分析和反饋。

4）跨領域應用能力： 由于其多模態(tài)分析的通用性和靈活性，MFM模型不僅適用于社交媒體分析和智能健康監(jiān)測，還能應用于廣告推薦、產品評價和人機交互等多個領域。

綜上所述，MFM模型在多模態(tài)情感分析和智能應用領域展現出廣泛的適用性和高效的技術特點，為實際應用場景提供了強大的分析和決策支持能力

寫在最后

????????在探索MSA+模型對抑郁癥的深刻見解的旅程中，我們不僅揭示了疾病的復雜性，還找到了應對和治療的嶄新思路。MSA+模型通過將生物、心理和社會因素融入一個綜合框架，挑戰(zhàn)了傳統單一因素的理解方式，為我們描繪了一幅更為全面的抑郁癥圖景。它讓我們意識到，抑郁癥不僅僅是神經化學的失衡，而是一個多層次、多維度的互動過程。

????????通過MSA+模型，我們不僅能夠更準確地識別抑郁癥的風險因素，還能在個體化治療方案上取得突破。其創(chuàng)新性的整合方式，為我們提供了一種全新的思考路徑，激發(fā)了對未來研究和治療的無限可能。這種綜合視角不僅有助于我們更好地理解抑郁癥的多樣性，還推動了個體化和精準醫(yī)學的發(fā)展。

????????總之，MSA+模型的應用標志著心理健康領域的一個重要進步。它不僅為我們提供了新的研究工具，也為臨床實踐注入了新的希望。未來，我們有理由相信，通過不斷探索和應用這一模型，我們將能夠在抑郁癥的預防、診斷和治療上取得更大的突破，從而為那些受困于抑郁癥的患者帶來真正的改變與希望。

詳細復現過程的項目源碼、數據和預訓練好的模型可從該文章下方附件獲取。