論文の概要: MACSA: A Multimodal Aspect-Category Sentiment Analysis Dataset with Multimodal Fine-grained Aligned Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13969v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 12:49:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-29 13:00:16.376362
• Title: MACSA: A Multimodal Aspect-Category Sentiment Analysis Dataset with Multimodal Fine-grained Aligned Annotations
• Title（参考訳）: MACSA:マルチモーダル微粒アノテーションを用いたマルチモーダルアスペクトカテゴリ感性分析データセット
• Authors: Hao Yang, Yanyan Zhao, Jianwei Liu, Yang Wu and Bing Qin
• Abstract要約: 我々は,21K以上のテキストイメージペアを含む新しいデータセットであるMultimodal Aspect-Category Sentiment Analysis (MACSA)を提案する。 本稿では, マルチモーダルACSAタスクと多モーダルグラフベースアライメントモデル (MGAM) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.972103262426877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal fine-grained sentiment analysis has recently attracted increasing attention due to its broad applications. However, the existing multimodal fine-grained sentiment datasets most focus on annotating the fine-grained elements in text but ignore those in images, which leads to the fine-grained elements in visual content not receiving the full attention they deserve. In this paper, we propose a new dataset, the Multimodal Aspect-Category Sentiment Analysis (MACSA) dataset, which contains more than 21K text-image pairs. The dataset provides fine-grained annotations for both textual and visual content and firstly uses the aspect category as the pivot to align the fine-grained elements between the two modalities. Based on our dataset, we propose the Multimodal ACSA task and a multimodal graph-based aligned model (MGAM), which adopts a fine-grained cross-modal fusion method. Experimental results show that our method can facilitate the baseline comparison for future research on this corpus. We will make the dataset and code publicly available.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル微粒な感情分析は、その幅広い応用により近年注目を集めている。 しかし、既存のマルチモーダルな微妙な感情データセットは、テキストの細かい要素に注釈を付けることに重点を置いているが、画像の細かい要素は無視している。 本稿では,21K以上のテキスト・イメージ・ペアを含むMultimodal Aspect-Category Sentiment Analysis (MACSA)データセットを提案する。 データセットは、テキストコンテンツとビジュアルコンテンツの両方にきめ細かいアノテーションを提供し、まずアスペクトカテゴリをピボットとして使用し、2つのモダリティ間のきめ細かい要素を調整します。 本研究のデータセットに基づいて,細粒度クロスモーダル融合手法を応用したマルチモーダルacsaタスクとマルチモーダルグラフベースアライメントモデル(mgam)を提案する。 実験結果から,本手法は今後のコーパスのベースライン比較を容易にすることが示唆された。 データセットとコードを公開します。

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