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EmoMeta: A Multimodal Dataset for Fine-grained Emotion Classification in Chinese Metaphors

Created by
  • Haebom

저자

Xingyuan Lu, Yuxi Liu, Dongyu Zhang, Zhiyao Wu, Jing Ren, Feng Xia

개요

본 논문은 다중 모드 비유적 표현의 감정 분류 연구를 위한 중국어 기반의 새로운 다중 모드 데이터셋을 제시합니다. 기존 연구들이 영어에 편중되어 있고, 다중 모달 비유적 표현에 대한 연구가 부족하다는 점을 고려하여, 5,000개의 텍스트-이미지 쌍으로 구성된 중국어 광고 데이터셋을 구축했습니다. 각 데이터는 비유 발생 여부, 영역 관계, 그리고 기쁨, 사랑, 신뢰, 두려움, 슬픔, 혐오, 분노, 놀람, 기대, 중립 등 10가지의 세분화된 감정으로 주석이 달려 있습니다. 이 데이터셋은 공개적으로 접근 가능하며 (https://github.com/DUTIR-YSQ/EmoMeta), 다중 모달 비유적 감정 분류 연구에 기여할 것으로 기대됩니다.

시사점, 한계점

시사점:
다중 모달 비유적 표현의 감정 분류 연구를 위한 새로운 중국어 데이터셋을 제공합니다.
기존 연구의 영어 중심 편향을 극복하고 다양한 언어의 감정적 미묘함을 연구할 수 있는 기반을 마련합니다.
세분화된 감정 분류 체계를 통해 보다 정교한 감정 분석 연구를 가능하게 합니다.
공개 데이터셋을 통해 관련 연구의 발전에 기여합니다.
한계점:
데이터셋이 중국어 광고에 국한되어 있어, 다른 언어나 장르의 데이터로 일반화하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
주석의 신뢰성 및 일관성에 대한 검증이 필요합니다.
데이터셋의 규모가 더욱 확장될 필요가 있습니다.
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