Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Impact of Stickers on Multimodal Sentiment and Intent in Social Media: A New Task, Dataset and Baseline

Created by
  • Haebom

作者

Yuanchen Shi、Biao Ma、Longyin Zhang、Fang Kong

概要

本論文では、ソーシャルメディアでの感情や意図表現にますます使用されているステッカーの影響を分析するための新しい課題であるマルチモーダルチャットセンチメント分析とインテントリコネクションインボリューションスティッカー（MSAIRS）を紹介します。中国語のチャット履歴とステッカーを含む新しいマルチモーダルデータセットを紹介し、同じテキストに異なるステッカー、同じステッカーに異なるコンテキスト、同じ画像に異なるテキストを含むさまざまなステッカーなど、ステッカーがチャットの感情と意図に与える影響をよりよく理解することができます。また、差別ベクトル構成とカスケードアテンションメカニズムを特徴とする効果的なマルチモーダルジョイントモデルであるMMSAIRを提案し、感情と意図の相互強化による精度向上を示しています。実験の結果、MMSAIRは既存のモデルと高度なMLLMを上回り、ソーシャルメディアでのステッカーの解釈の難しさと創造性を示しています。データセットとコードはフラッグハブで公開されています。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
ソーシャルメディア感情分析と意図認識研究におけるステッカーの重要性を強調し、新しい研究方向を提示します。
◦
ステッカーのさまざまな側面（テキスト、画像、コンテキスト）を考慮したマルチモーダルデータセットとモデルを提案します。
◦
感情と意図の相互依存性を考慮したジョイントモデリングの効果を実験的に実証した。
◦
従来モデルよりも優れたMMSAIRモデルを提示し、ステッカーベースの感情や意図分析技術の発展に貢献します。
◦
公開されたデータセットとコードを通じて、その後の研究のための基盤を築きます。
•
Limitations：
◦
現在、データセットは中国語のソーシャルメディアデータに限定されています。他の言語や文化への一般化の可能性に関するさらなる研究が必要です。
◦
ステッカーの視覚的な意味を解釈するためのさらなる研究が必要になるかもしれません。現在のモデルは、画像の視覚的特徴を完全に捉えることができないかもしれない。
◦
さまざまな種類のステッカーと複雑なソーシャルメディアの状況の両方を網羅できない可能性があります。より多様で豊富なデータセットが必要になる場合があります。
👍
Made with Slashpage