論文の概要: The MuSe 2021 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Sentiment, Emotion, Physiological-Emotion, and Stress

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07123v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 20:56:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 15:17:41.112707
• Title: The MuSe 2021 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Sentiment, Emotion, Physiological-Emotion, and Stress
• Title（参考訳）: muse 2021 multimodal sentiment analysis challenge: sentiment, emotion, physiological-emotion, and stress
• Authors: Lukas Stappen, Alice Baird, Lukas Christ, Lea Schumann, Benjamin Sertolli, Eva-Maria Messner, Erik Cambria, Guoying Zhao, and Bj\"orn W. Schuller
• Abstract要約: マルチモーダルセンチメント分析(MuSe)2021は、感情と感情のタスクに焦点を当てた課題である。 我々は, MuSe-Wilder, MuSe-Stress, MuSe-Sent, MuSe-Physioの4つのサブチャンジを提示する。 各サブチャレンジに対して、参加者の競争基準線が設定され、テストでは、MuSe-Wilderの.4616 CCC、MuSe-Stressの.4717 CCC、MuSe-Physioの.4606 CCCが報告される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.475466121335636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multimodal Sentiment Analysis (MuSe) 2021 is a challenge focusing on the tasks of sentiment and emotion, as well as physiological-emotion and emotion-based stress recognition through more comprehensively integrating the audio-visual, language, and biological signal modalities. The purpose of MuSe 2021 is to bring together communities from different disciplines; mainly, the audio-visual emotion recognition community (signal-based), the sentiment analysis community (symbol-based), and the health informatics community. We present four distinct sub-challenges: MuSe-Wilder and MuSe-Stress which focus on continuous emotion (valence and arousal) prediction; MuSe-Sent, in which participants recognise five classes each for valence and arousal; and MuSe-Physio, in which the novel aspect of `physiological-emotion' is to be predicted. For this years' challenge, we utilise the MuSe-CaR dataset focusing on user-generated reviews and introduce the Ulm-TSST dataset, which displays people in stressful depositions. This paper also provides detail on the state-of-the-art feature sets extracted from these datasets for utilisation by our baseline model, a Long Short-Term Memory-Recurrent Neural Network. For each sub-challenge, a competitive baseline for participants is set; namely, on test, we report a Concordance Correlation Coefficient (CCC) of .4616 CCC for MuSe-Wilder; .4717 CCC for MuSe-Stress, and .4606 CCC for MuSe-Physio. For MuSe-Sent an F1 score of 32.82 % is obtained.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・センティメント・アナリティクス(MuSe)2021は、音声・視覚・言語・生物学的信号モダリティをより包括的に統合することで、感情と感情のタスク、および生理的感情と感情に基づくストレス認識に焦点を当てる課題である。 MuSe 2021の目的は、主に音声・視覚的感情認識コミュニティ(シグナルベース)、感情分析コミュニティ(シンボルベース)、健康情報コミュニティといった、さまざまな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(原子価と覚醒)の予測に焦点を当てた MuSe-Wilder と MuSe-Stress と,参加者が原子価と覚醒の5つのクラスを認識する MuSe-Sent と,「生理的感情」の新たな側面を予測する MuSe-Physio の4つのサブチャンジを提示する。 今年の課題として,ユーザ生成レビューに着目したmuse-carデータセットを活用したulm-tsstデータセットを提案する。 本稿では,これらデータセットから抽出した最先端の機能セットについて,長期間のメモリリカレントニューラルネットワークであるベースラインモデルを用いて詳細に述べる。 各サブチャレンジに対して、参加者の競争基準線が設定され、テストでは、MuSe-Wilderの.4616 CCC、MuSe-Stressの.4717 CCC、MuSe-Physioの.4606 CCCが報告される。 MuSe-Sentの場合、F1スコアは32.82%となる。

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