モーダリティ固有の表現とモーダリティ共通の表現を分離する際には、いくつかの課題や限界が存在します。
表現の重複: 異なるモーダリティ間で情報が重複することが多く、特に感情表現においては、同じ感情が異なるモーダリティで異なる方法で表現されるため、これを正確に分離することが難しいです。
データの不均衡: モーダリティごとにデータの量や質が異なる場合、特定のモーダリティに偏った学習が行われる可能性があります。これにより、モーダリティ固有の表現が過剰に強調され、共通の表現が適切に学習されないことがあります。
アダプタビリティの欠如: モーダリティ固有の表現と共通の表現を分離するためのモデルが、異なるデータセットやタスクに対して適応できない場合があります。特に、異なる文化や言語における感情表現の違いを考慮することが難しいです。
これらの課題を克服するためには、より洗練された学習アルゴリズムや、モーダリティ間の相互作用を考慮した新しいアプローチが必要です。