Fugu-MT 論文翻訳(概要): DSC IIT-ISM at SemEval-2020 Task 8: Bi-Fusion Techniques for Deep Meme Emotion Analysis

論文の概要: DSC IIT-ISM at SemEval-2020 Task 8: Bi-Fusion Techniques for Deep Meme Emotion Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00825v1
Date: Tue, 28 Jul 2020 17:23:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-06 02:37:25.079377
Title: DSC IIT-ISM at SemEval-2020 Task 8: Bi-Fusion Techniques for Deep Meme Emotion Analysis
Title（参考訳）: DSC IIT-ISM at SemEval-2020 Task 8: Bi-Fusion Techniques for Deep Meme Emotion Analysis
Authors: Pradyumna Gupta, Himanshu Gupta, Aman Sinha
Abstract要約: 本稿では,SemEval 2020における感情分析共有タスクについて述べる。本稿では,感情とユーモアの分類タスクに対するモーダル間の依存性を平均化するバイモーダル融合技術を用いたシステムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.259920715958942
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Memes have become an ubiquitous social media entity and the processing and analysis of suchmultimodal data is currently an active area of research. This paper presents our work on theMemotion Analysis shared task of SemEval 2020, which involves the sentiment and humoranalysis of memes. We propose a system which uses different bimodal fusion techniques toleverage the inter-modal dependency for sentiment and humor classification tasks. Out of all ourexperiments, the best system improved the baseline with macro F1 scores of 0.357 on SentimentClassification (Task A), 0.510 on Humor Classification (Task B) and 0.312 on Scales of SemanticClasses (Task C).
Abstract（参考訳）: ミームはユビキタスなソーシャルメディアの実体となり、そのようなマルチモーダルデータの処理と分析は、現在活発な研究分野である。本稿では,ミームの感情分析とユーモラス分析を含むSemEval 2020における感情分析共有タスクについて述べる。異なるバイモーダル融合技術を用いて感情・ユーモア分類タスクにおけるモーダル間依存性を推定するシステムを提案する。全実験のうち,最良システムは,感性分類(Task A)では0.357点,感性分類(Task B)では0.510点,セマンティッククラス(Task C)では0.312点のベースラインを改良した。

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