論文の概要: ImageArg: A Multi-modal Tweet Dataset for Image Persuasiveness Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06416v1
• Date: Wed, 14 Sep 2022 05:03:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-15 12:58:03.800031
• Title: ImageArg: A Multi-modal Tweet Dataset for Image Persuasiveness Mining
• Title（参考訳）: ImageArg:イメージ説得性マイニングのためのマルチモーダルツイートデータセット
• Authors: Zhexiong Liu, Meiqi Guo, Yue Dai, Diane Litman
• Abstract要約: ツイート中の画像説得性のアノテーションからなるマルチモーダルデータセットであるImageArgを提案する。 我々は、広く使われているマルチモーダル学習手法を用いて、ImageArgのイメージ説得性タスクをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.702518371016199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing interest in developing corpora of persuasive texts has promoted applications in automated systems, e.g., debating and essay scoring systems; however, there is little prior work mining image persuasiveness from an argumentative perspective. To expand persuasiveness mining into a multi-modal realm, we present a multi-modal dataset, ImageArg, consisting of annotations of image persuasiveness in tweets. The annotations are based on a persuasion taxonomy we developed to explore image functionalities and the means of persuasion. We benchmark image persuasiveness tasks on ImageArg using widely-used multi-modal learning methods. The experimental results show that our dataset offers a useful resource for this rich and challenging topic, and there is ample room for modeling improvement.
• Abstract（参考訳）: 説得力のあるテキストのコーパスの開発への関心が高まり、例えば議論やエッセイの採点システムなどの自動化システムへの応用が促進されているが、議論的な観点からは以前の作業採鉱イメージの説得性はほとんどない。 マルチモーダル領域にパーサシブネスマイニングを拡張するために,つぶやきにおける画像説得性のアノテーションからなるマルチモーダルデータセットであるImageArgを提案する。 このアノテーションは、画像機能と説得方法を探るために開発した説得分類に基づいています。 マルチモーダル学習法を用いて,imageargにおける画像知覚タスクのベンチマークを行った。 実験の結果,我々のデータセットは,この豊かで挑戦的なトピックに有用なリソースを提供しており,モデリングの改善の余地は十分にあることがわかった。

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