論文の概要: Understanding of Emotion Perception from Art

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06486v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 04:14:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 01:40:54.464930
• Title: Understanding of Emotion Perception from Art
• Title（参考訳）: 芸術からの感情知覚の理解
• Authors: Digbalay Bose, Krishna Somandepalli, Souvik Kundu, Rimita Lahiri, Jonathan Gratch and Shrikanth Narayanan
• Abstract要約: 我々は、テキストと視覚の両方を用いて、アートワークによって視聴者が引き起こした感情を理解するという問題を考察する。 その結果,MMBTやVisualBERTのようなシングルストリームマルチモーダルトランスフォーマーモデルの方が,画像のみのモデルよりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.47632069314582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational modeling of the emotions evoked by art in humans is a challenging problem because of the subjective and nuanced nature of art and affective signals. In this paper, we consider the above-mentioned problem of understanding emotions evoked in viewers by artwork using both text and visual modalities. Specifically, we analyze images and the accompanying text captions from the viewers expressing emotions as a multimodal classification task. Our results show that single-stream multimodal transformer-based models like MMBT and VisualBERT perform better compared to both image-only models and dual-stream multimodal models having separate pathways for text and image modalities. We also observe improvements in performance for extreme positive and negative emotion classes, when a single-stream model like MMBT is compared with a text-only transformer model like BERT.
• Abstract（参考訳）: 人間における芸術によって誘発される感情の計算モデリングは、芸術の主観的かつニュアンス的性質と情緒的シグナルのため、難しい問題である。 本稿では,テキストと視覚の両面を用いたアートワークによる視聴者の感情理解の問題について考察する。 具体的には,感情を表現した視聴者から画像と付随するテキストキャプションをマルチモーダル分類タスクとして分析する。 以上の結果から,MMBTやVisualBERTのようなシングルストリームマルチモーダルトランスフォーマーモデルの方が,テキストや画像のモダリティを分離したデュアルストリームマルチモーダルモデルよりも優れた性能を示した。 また、MMBTのような単一ストリームモデルとBERTのようなテキストのみのトランスフォーマーモデルを比較すると、極端な肯定的・否定的な感情クラスの性能向上も観察できる。

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