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Daily Arxiv

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CorMulT: A Semi-supervised Modality Correlation-aware Multimodal Transformer for Sentiment Analysis

Created by
  • Haebom

作者

Yangmin Li、Ruiqi Zhu、Wengen Li

概要

この論文は、さまざまなアプリケーションに役立つ多モーダル感情分析の分野で、既存の方法のモーダル間の相関関係に過度の依存性と弱い相関関係を持つデータに関する低いパフォーマンス問題を解決するために提案された研究です。従来のモーダルインタラクションベース、モーダル変換ベース、モーダル類似性ベースの方法とは異なり、Correlation-aware Multimodal Transformer(CorMulT)という2段階の準マップ学習モデルを提示します。 CorMulTは、事前トレーニング段階でモーダル相関対照学習モジュールを介してモーダル間の相関係数を効率的に学習し、予測フェーズで学習された相関係数をモーダル表現と融合して感情予測を実行します。 CMU-MOSEIデータセット実験の結果、CorMulTは最先端の多モード感情分析方法を上回る性能を示しました。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
ダモダル感情分析におけるモーダル間の相関関係を効果的に活用する新しいアプローチの提示
弱い相関関係を持つ多モーダルデータに対する感情解析性能の向上
事前訓練に基づく準指導学習によるデータ効率の向上
CMU-MOSEIデータセットでSOTA性能を達成
Limitations:
提案されたモデルの一般化性能に対する追加の検証の必要性(様々なデータセットと感情タイプの実験)
モーダル相関対照学習モジュールの設計とパラメータ調整の詳細な説明の欠如
他の準指導学習法との比較分析不足
実際の応用分野における有効性に関するさらなる研究が必要
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