論文の概要: A Fair and Comprehensive Comparison of Multimodal Tweet Sentiment Analysis Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08829v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 14:44:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 23:39:01.938359
• Title: A Fair and Comprehensive Comparison of Multimodal Tweet Sentiment Analysis Methods
• Title（参考訳）: マルチモーダルツイート感情分析法の公平かつ包括的比較
• Authors: Gullal S. Cheema and Sherzod Hakimov and Eric M\"uller-Budack and Ralph Ewerth
• Abstract要約: 本研究は,6つの最先端手法による総合的な実験評価と比較を行った。 結果は、ツイートと対応するイメージの2つの異なる公開ベンチマークデータセットに対して提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8142537449670963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Opinion and sentiment analysis is a vital task to characterize subjective information in social media posts. In this paper, we present a comprehensive experimental evaluation and comparison with six state-of-the-art methods, from which we have re-implemented one of them. In addition, we investigate different textual and visual feature embeddings that cover different aspects of the content, as well as the recently introduced multimodal CLIP embeddings. Experimental results are presented for two different publicly available benchmark datasets of tweets and corresponding images. In contrast to the evaluation methodology of previous work, we introduce a reproducible and fair evaluation scheme to make results comparable. Finally, we conduct an error analysis to outline the limitations of the methods and possibilities for the future work.
• Abstract（参考訳）: 意見分析と感情分析は、ソーシャルメディア投稿における主観的情報を特徴づける重要なタスクである。 本稿では,6つの最先端手法に対する総合的な実験評価と比較を行い,その1つを再実装した。 さらに、コンテンツの異なる側面をカバーする異なるテキストおよび視覚的特徴埋め込みと、最近導入されたマルチモーダルCLIP埋め込みについても検討する。 実験結果は、ツイートと対応する画像の2つの異なるベンチマークデータセットに対して提示される。 従来の作業の評価手法とは対照的に,再現可能かつ公正な評価手法を導入し,結果を同等にする。 最後に,今後の作業におけるメソッドや可能性の限界を概説するために,エラー解析を行う。

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