論文の概要: Target-oriented Sentiment Classification with Sequential Cross-modal Semantic Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09417v2
• Date: Mon, 24 Jul 2023 03:06:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 01:01:02.618520
• Title: Target-oriented Sentiment Classification with Sequential Cross-modal Semantic Graph
• Title（参考訳）: 逐次クロスモーダル意味グラフを用いたターゲット指向感情分類
• Authors: Yufeng Huang, Zhuo Chen, Jiaoyan Chen, Jeff Z. Pan, Zhen Yao, Wen Zhang
• Abstract要約: マルチモーダル・アスペクトベース感情分類(マルチモーダル・アスペクトベース感情分類、英: Multi-modal aspect-based sentiment classification、MABSC)は、文と画像に言及された対象エンティティの感情を分類するタスクである。 以前の手法では、画像とテキストの微妙なセマンティックな関連を考慮できなかった。 本稿では,シーケンシャルなクロスモーダルなセマンティックグラフを用いたエンコーダ・デコーダの感情分類フレームワークであるSeqCSGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.77392307623526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal aspect-based sentiment classification (MABSC) is task of classifying the sentiment of a target entity mentioned in a sentence and an image. However, previous methods failed to account for the fine-grained semantic association between the image and the text, which resulted in limited identification of fine-grained image aspects and opinions. To address these limitations, in this paper we propose a new approach called SeqCSG, which enhances the encoder-decoder sentiment classification framework using sequential cross-modal semantic graphs. SeqCSG utilizes image captions and scene graphs to extract both global and local fine-grained image information and considers them as elements of the cross-modal semantic graph along with tokens from tweets. The sequential cross-modal semantic graph is represented as a sequence with a multi-modal adjacency matrix indicating relationships between elements. Experimental results show that the approach outperforms existing methods and achieves state-of-the-art performance on two standard datasets. Further analysis has demonstrated that the model can implicitly learn the correlation between fine-grained information of the image and the text with the given target. Our code is available at https://github.com/zjukg/SeqCSG.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・アスペクトベース感情分類(multi-modal aspect-based sentiment classification, mabsc)は、文や画像で言及される対象エンティティの感情を分類するタスクである。 しかし、従来の手法では、画像とテキストの間の細かな意味関係を考慮できず、細かな画像の側面や意見の特定が制限された。 本稿では,これらの制約に対処するために,シーケンシャルクロスモーダル意味グラフを用いたエンコーダ・デコーダ感情分類フレームワークを拡張したseqcsgと呼ばれる新しいアプローチを提案する。 seqcsgは、画像キャプションとシーングラフを使用して、グローバルおよびローカルの細かな画像情報の両方を抽出し、それらをツイートからのトークンとともに、クロスモーダルセマンティックグラフの要素とみなす。 逐次クロスモーダル意味グラフは、要素間の関係を示すマルチモーダル隣接行列を持つシーケンスとして表現される。 実験結果から,本手法は既存の手法より優れ,2つの標準データセット上での最先端性能を実現することが示された。 さらに分析した結果,画像のきめ細かい情報とテキストとの相関関係を,モデルが暗黙的に学習できることが判明した。 私たちのコードはhttps://github.com/zjukg/seqcsgで利用可能です。

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