論文の概要: M2Lens: Visualizing and Explaining Multimodal Models for Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08264v1
• Date: Sat, 17 Jul 2021 15:54:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 15:11:29.751287
• Title: M2Lens: Visualizing and Explaining Multimodal Models for Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: M2Lens: 知覚分析のためのマルチモーダルモデルの可視化と説明
• Authors: Xingbo Wang, Jianben He, Zhihua Jin, Muqiao Yang, Huamin Qu
• Abstract要約: 感情分析のためのマルチモーダルモデルの可視化と説明を行う対話型視覚分析システムM2Lensを提案する。 M2Lensは、グローバル、サブセット、および局所レベルでのモーダル内およびモーダル間相互作用の説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.25320373255556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal sentiment analysis aims to recognize people's attitudes from multiple communication channels such as verbal content (i.e., text), voice, and facial expressions. It has become a vibrant and important research topic in natural language processing. Much research focuses on modeling the complex intra- and inter-modal interactions between different communication channels. However, current multimodal models with strong performance are often deep-learning-based techniques and work like black boxes. It is not clear how models utilize multimodal information for sentiment predictions. Despite recent advances in techniques for enhancing the explainability of machine learning models, they often target unimodal scenarios (e.g., images, sentences), and little research has been done on explaining multimodal models. In this paper, we present an interactive visual analytics system, M2Lens, to visualize and explain multimodal models for sentiment analysis. M2Lens provides explanations on intra- and inter-modal interactions at the global, subset, and local levels. Specifically, it summarizes the influence of three typical interaction types (i.e., dominance, complement, and conflict) on the model predictions. Moreover, M2Lens identifies frequent and influential multimodal features and supports the multi-faceted exploration of model behaviors from language, acoustic, and visual modalities. Through two case studies and expert interviews, we demonstrate our system can help users gain deep insights into the multimodal models for sentiment analysis.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情分析は、言語内容(テキスト)、音声、表情など、複数のコミュニケーションチャネルから人々の態度を認識することを目的としている。 自然言語処理における活発で重要な研究テーマとなっている。 多くの研究は異なる通信チャネル間の複雑なモーダル内相互作用のモデル化に焦点を当てている。 しかし、現在のマルチモーダルモデルは、しばしばディープラーニングに基づく技術であり、ブラックボックスのように機能する。 モデルがどのように感情予測にマルチモーダル情報を利用するのかは明らかではない。 機械学習モデルの説明可能性を高める技術が近年進歩しているにもかかわらず、それらはしばしば単調なシナリオ(画像、文など)をターゲットにしており、マルチモーダルモデルを説明する研究はほとんど行われていない。 本稿では,感情分析のためのマルチモーダルモデルの可視化と説明を行う対話型視覚分析システムM2Lensを提案する。 M2Lensは、グローバル、サブセット、および局所レベルでのモーダル内およびモーダル間相互作用の説明を提供する。 具体的には、モデル予測に対する3つの典型的な相互作用タイプ(支配、補完、対立)の影響を要約する。 さらに、M2Lensは、頻繁で影響力のあるマルチモーダルの特徴を特定し、言語、音響、視覚的モダリティからモデル行動の多面的探索を支援する。 2つのケーススタディとエキスパートインタビューを通じて,本システムは感情分析のマルチモーダルモデルに対する深い洞察を得る上で有効であることを実証する。

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