論文の概要: MuSe 2020 -- The First International Multimodal Sentiment Analysis in Real-life Media Challenge and Workshop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14858v3
• Date: Thu, 9 Jul 2020 08:37:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 03:40:49.270446
• Title: MuSe 2020 -- The First International Multimodal Sentiment Analysis in Real-life Media Challenge and Workshop
• Title（参考訳）: muse 2020 -- 実生活メディアチャレンジとワークショップにおける最初の国際マルチモーダル感情分析
• Authors: Lukas Stappen, Alice Baird, Georgios Rizos, Panagiotis Tzirakis, Xinchen Du, Felix Hafner, Lea Schumann, Adria Mallol-Ragolta, Bj\"orn W. Schuller, Iulia Lefter, Erik Cambria, Ioannis Kompatsiaris
• Abstract要約: 実生活メディア(MuSe)におけるマルチモーダル感性分析(Multimodal Sentiment Analysis in Real-life Media)2020は、感情認識のタスクに焦点を当てたチャレンジベースのワークショップである。 連続的な感情予測に焦点を当てた MuSe-Wild と、参加者がドメイン固有のトピックを3つのクラス感情のターゲットとして認識する MuSe-Topic と、信頼の新たな側面を予測する MuSe-Trust の3つのサブチャレンジを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.665121813745706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Sentiment Analysis in Real-life Media (MuSe) 2020 is a Challenge-based Workshop focusing on the tasks of sentiment recognition, as well as emotion-target engagement and trustworthiness detection by means of more comprehensively integrating the audio-visual and language modalities. The purpose of MuSe 2020 is to bring together communities from different disciplines; mainly, the audio-visual emotion recognition community (signal-based), and the sentiment analysis community (symbol-based). We present three distinct sub-challenges: MuSe-Wild, which focuses on continuous emotion (arousal and valence) prediction; MuSe-Topic, in which participants recognise domain-specific topics as the target of 3-class (low, medium, high) emotions; and MuSe-Trust, in which the novel aspect of trustworthiness is to be predicted. In this paper, we provide detailed information on MuSe-CaR, the first of its kind in-the-wild database, which is utilised for the challenge, as well as the state-of-the-art features and modelling approaches applied. For each sub-challenge, a competitive baseline for participants is set; namely, on test we report for MuSe-Wild a combined (valence and arousal) CCC of .2568, for MuSe-Topic a score (computed as 0.34$\cdot$ UAR + 0.66$\cdot$F1) of 76.78 % on the 10-class topic and 40.64 % on the 3-class emotion prediction, and for MuSe-Trust a CCC of .4359.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情分析(multimodal sentiment analysis in real-life media, muse)2020は、感情認識のタスクと、感情目標のエンゲージメントと信頼性検出に焦点を当てた、オーディオとビジュアルと言語のモダリティをより包括的に統合した、チャレンジベースのワークショップである。 MuSe 2020の目的は、主に音声・視覚的感情認識コミュニティ(信号ベース)と感情分析コミュニティ(記号ベース)の異なる分野のコミュニティをまとめることである。 本研究では,連続的な感情(覚醒と静寂)の予測に焦点をあてる MuSe-Wild と,3つのクラス(低,中,高)感情のターゲットとしてドメイン固有のトピックを認識する MuSe-Topic と,信頼の新たな側面を予測する MuSe-Trust の3つのサブチャレンジを提示する。 本稿では,その課題に利用された最初のインザワイルドデータベースである MuSe-CaR の詳細情報と,適用された最先端機能とモデリングアプローチについて述べる。 テストでは、MuSe-Wildは.2568、MuSe-Topicは0.34$\cdot$UAR + 0.66$\cdot$F1)、10クラスのトピックでは76.78%、3クラスの感情予測では40.64%、MuSe-Trustは.4359である。

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