論文の概要: Sentiment Analysis of Fashion Related Posts in Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07815v1
• Date: Mon, 15 Nov 2021 14:58:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 16:07:26.606066
• Title: Sentiment Analysis of Fashion Related Posts in Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるファッション関連投稿の感性分析
• Authors: Yifei Yuan and Wai Lam
• Abstract要約: 本稿では、イメージビジョン、ポストテキスト、ファッション属性のモダリティを併用して感情カテゴリーを決定する新しいフレームワークを提案する。 このタスクに適した既存のデータセットが存在しないため、我々は12万以上のファッション関連ソーシャルメディア投稿の大規模感情分析データセットを作成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.623221002330226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The role of social media in fashion industry has been blooming as the years have continued on. In this work, we investigate sentiment analysis for fashion related posts in social media platforms. There are two main challenges of this task. On the first place, information of different modalities must be jointly considered to make the final predictions. On the second place, some unique fashion related attributes should be taken into account. While most existing works focus on traditional multimodal sentiment analysis, they always fail to exploit the fashion related attributes in this task. We propose a novel framework that jointly leverages the image vision, post text, as well as fashion attribute modality to determine the sentiment category. One characteristic of our model is that it extracts fashion attributes and integrates them with the image vision information for effective representation. Furthermore, it exploits the mutual relationship between the fashion attributes and the post texts via a mutual attention mechanism. Since there is no existing dataset suitable for this task, we prepare a large-scale sentiment analysis dataset of over 12k fashion related social media posts. Extensive experiments are conducted to demonstrate the effectiveness of our model.
• Abstract（参考訳）: ファッション業界におけるソーシャルメディアの役割は、年月が経つにつれて花開いた。 本研究では,ソーシャルメディアプラットフォームにおけるファッション関連投稿に対する感情分析について検討する。 この課題には2つの大きな課題がある。 第一に、異なるモダリティの情報は、最終的な予測を行うために共同で考慮されなければならない。 第2に、いくつかのユニークなファッション関連属性を考慮すべきである。 既存の作品の多くは伝統的なマルチモーダル感情分析に焦点を当てているが、彼らは常にこのタスクのファッション関連属性を活用できていない。 本稿では,イメージビジョン,ポストテキスト,ファッション属性モダリティを共同で活用し,感情カテゴリーを決定する新しい枠組みを提案する。 モデルの特徴の1つは、ファッション属性を抽出し、画像視覚情報と統合して効果的な表現を行うことである。 さらに,ファッション属性とポストテキストの相互関係を,相互注意機構を通じて活用する。 この課題に適した既存のデータセットがないため、1万以上のファッション関連ソーシャルメディア投稿の大規模な感情分析データセットを作成する。 本モデルの有効性を示すために広範な実験を行った。

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