論文の概要: CLMLF:A Contrastive Learning and Multi-Layer Fusion Method for Multimodal Sentiment Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05515v2
• Date: Thu, 14 Apr 2022 08:40:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 11:47:02.925072
• Title: CLMLF:A Contrastive Learning and Multi-Layer Fusion Method for Multimodal Sentiment Detection
• Title（参考訳）: clmlf:マルチモーダル感情検出のためのコントラスト学習と多層融合法
• Authors: Zhen Li, Bing Xu, Conghui Zhu, Tiejun Zhao
• Abstract要約: マルチモーダル感情検出のためのコントラスト学習・多層融合法(CLMLF)を提案する。 具体的には、まずテキストと画像をエンコードして隠れ表現を取得し、次に多層融合モジュールを使用してテキストと画像のトークンレベルの特徴を整列し、融合する。 また、感情分析タスクに加えて、ラベルベースコントラスト学習とデータベースコントラスト学習という2つのコントラスト学習タスクを設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.243349217940274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compared with unimodal data, multimodal data can provide more features to help the model analyze the sentiment of data. Previous research works rarely consider token-level feature fusion, and few works explore learning the common features related to sentiment in multimodal data to help the model fuse multimodal features. In this paper, we propose a Contrastive Learning and Multi-Layer Fusion (CLMLF) method for multimodal sentiment detection. Specifically, we first encode text and image to obtain hidden representations, and then use a multi-layer fusion module to align and fuse the token-level features of text and image. In addition to the sentiment analysis task, we also designed two contrastive learning tasks, label based contrastive learning and data based contrastive learning tasks, which will help the model learn common features related to sentiment in multimodal data. Extensive experiments conducted on three publicly available multimodal datasets demonstrate the effectiveness of our approach for multimodal sentiment detection compared with existing methods. The codes are available for use at https://github.com/Link-Li/CLMLF
• Abstract（参考訳）: ユニモーダルデータと比較すると、マルチモーダルデータは、モデルがデータの感情を分析するのに役立つより多くの機能を提供する。 従来の研究ではトークンレベルの特徴融合はめったに検討されておらず、モデルがマルチモーダルな特徴を融合させるためにマルチモーダルなデータの感情に関連する共通の特徴を学習する研究はほとんどない。 本稿では,マルチモーダル感情検出のためのコントラスト学習と多層融合(CLMLF)手法を提案する。 具体的には、まずテキストと画像をエンコードして隠れ表現を取得し、次に多層融合モジュールを使用してテキストと画像のトークンレベルの特徴を整合・融合する。 また、感情分析タスクに加えて、ラベルベースのコントラスト学習とデータベースのコントラスト学習タスクという2つのコントラスト学習タスクも設計し、マルチモーダルデータにおける感情に関する共通特徴の学習を支援する。 3つの公開マルチモーダルデータセットで行った広範囲な実験は、既存の手法と比較して、マルチモーダル感情検出に対するアプローチの有効性を示している。 コードはhttps://github.com/Link-Li/CLMLFで利用可能である。

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