論文の概要: GraphCFC: A Directed Graph Based Cross-Modal Feature Complementation Approach for Multimodal Conversational Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12261v3
• Date: Mon, 24 Apr 2023 12:33:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 00:07:01.850651
• Title: GraphCFC: A Directed Graph Based Cross-Modal Feature Complementation Approach for Multimodal Conversational Emotion Recognition
• Title（参考訳）: GraphCFC:マルチモーダル会話感情認識のための直接グラフに基づくクロスモーダル特徴補完手法
• Authors: Jiang Li, Xiaoping Wang, Guoqing Lv, Zhigang Zeng
• Abstract要約: Emotion Recognition in Conversation (ERC) は人間とコンピュータのインタラクション(HCI)システムにおいて重要な役割を果たす。 マルチモーダルERCでは、グラフニューラルネットワーク(GNN)は、長距離コンテキスト情報とモーダル間インタラクティブ情報の両方を抽出することができる。 我々は,文脈情報や対話的情報を効率的にモデル化できるグラフベースのクロスモーダル特徴補完(GraphCFC)モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.25656162429059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emotion Recognition in Conversation (ERC) plays a significant part in Human-Computer Interaction (HCI) systems since it can provide empathetic services. Multimodal ERC can mitigate the drawbacks of uni-modal approaches. Recently, Graph Neural Networks (GNNs) have been widely used in a variety of fields due to their superior performance in relation modeling. In multimodal ERC, GNNs are capable of extracting both long-distance contextual information and inter-modal interactive information. Unfortunately, since existing methods such as MMGCN directly fuse multiple modalities, redundant information may be generated and diverse information may be lost. In this work, we present a directed Graph based Cross-modal Feature Complementation (GraphCFC) module that can efficiently model contextual and interactive information. GraphCFC alleviates the problem of heterogeneity gap in multimodal fusion by utilizing multiple subspace extractors and Pair-wise Cross-modal Complementary (PairCC) strategy. We extract various types of edges from the constructed graph for encoding, thus enabling GNNs to extract crucial contextual and interactive information more accurately when performing message passing. Furthermore, we design a GNN structure called GAT-MLP, which can provide a new unified network framework for multimodal learning. The experimental results on two benchmark datasets show that our GraphCFC outperforms the state-of-the-art (SOTA) approaches.
• Abstract（参考訳）: Emotion Recognition in Conversation (ERC) は人間とコンピュータのインタラクション(HCI)システムにおいて重要な役割を果たす。 マルチモーダルERCはユニモーダルアプローチの欠点を軽減することができる。 近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)は、関係モデリングにおける優れた性能のため、様々な分野で広く利用されている。 マルチモーダルERCでは、GNNは長距離コンテキスト情報とモーダル間対話情報の両方を抽出することができる。 残念なことに、MMGCNのような既存のメソッドが直接複数のモダリティを融合するため、冗長な情報が生成され、多様な情報が失われる可能性がある。 本稿では,コンテキスト情報やインタラクティブな情報を効率的にモデル化できる有向グラフ型クロスモーダル機能補完(graphcfc)モジュールを提案する。 graphcfcは、複数の部分空間抽出器とペアワイズクロスモーダル補完(paircc)戦略を利用して、マルチモーダル融合における異種ギャップの問題を緩和する。 構築したグラフから様々なエッジを抽出してエンコードすることで、gnnがメッセージパッシングを行う際に重要な文脈的およびインタラクティブな情報をより正確に抽出することができる。 さらに,GAT-MLPと呼ばれるGNN構造を設計し,マルチモーダル学習のための新しいネットワークフレームワークを提供する。 2つのベンチマークデータセットの実験結果は、GraphCFCが最先端(SOTA)アプローチより優れていることを示している。

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