論文の概要: Multimodal Representations Learning Based on Mutual Information Maximization and Minimization and Identity Embedding for Multimodal Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03969v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 01:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 13:26:24.455978
• Title: Multimodal Representations Learning Based on Mutual Information Maximization and Minimization and Identity Embedding for Multimodal Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: マルチモーダル感性分析のための相互情報最大化と最小化とアイデンティティ埋め込みに基づくマルチモーダル表現学習
• Authors: Jiahao Zheng, Sen Zhang, Xiaoping Wang, Zhigang Zeng
• Abstract要約: 相互情報の最大化とアイデンティティの埋め込みに基づくマルチモーダル表現モデルを提案する。 2つの公開データセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.73730195500633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal sentiment analysis (MSA) is a fundamental complex research problem due to the heterogeneity gap between different modalities and the ambiguity of human emotional expression. Although there have been many successful attempts to construct multimodal representations for MSA, there are still two challenges to be addressed: 1) A more robust multimodal representation needs to be constructed to bridge the heterogeneity gap and cope with the complex multimodal interactions, and 2) the contextual dynamics must be modeled effectively throughout the information flow. In this work, we propose a multimodal representation model based on Mutual information Maximization and Minimization and Identity Embedding (MMMIE). We combine mutual information maximization between modal pairs, and mutual information minimization between input data and corresponding features to mine the modal-invariant and task-related information. Furthermore, Identity Embedding is proposed to prompt the downstream network to perceive the contextual information. Experimental results on two public datasets demonstrate the effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情分析(Multimodal sentiment analysis、MSA)は、異なるモーダル性と人間の感情表現のあいまいさの間の不均一性ギャップに起因する基礎的な複雑な研究課題である。 MSAのためのマルチモーダル表現の構築には多くの試みがあったが、解決すべき課題は2つある。 1)より堅牢なマルチモーダル表現は、異質性ギャップを橋渡し、複雑なマルチモーダル相互作用に対処するために構築する必要がある。 2) 文脈ダイナミクスは情報フロー全体を通して効果的にモデル化されなければならない。 本研究では,相互情報最大化と最小化とアイデンティティ埋め込み(mmmie)に基づくマルチモーダル表現モデルを提案する。 モーダルペア間の相互情報最大化と入力データと対応する特徴間の相互情報最小化を組み合わせることにより、モーダル不変情報とタスク関連情報をマイニングする。 さらに、下流ネットワークが文脈情報を認識するよう促すために、アイデンティティ埋め込みを提案する。 2つの公開データセットにおける実験結果は,提案モデルの有効性を示す。

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