論文の概要: Adaptive Contrastive Learning on Multimodal Transformer for Review Helpfulness Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03524v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 13:05:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:04:12.558318
• Title: Adaptive Contrastive Learning on Multimodal Transformer for Review Helpfulness Predictions
• Title（参考訳）: マルチモーダル変圧器における適応的コントラスト学習
• Authors: Thong Nguyen, Xiaobao Wu, Anh-Tuan Luu, Cong-Duy Nguyen, Zhen Hai, Lidong Bing
• Abstract要約: 本稿では,MRHP(Multimodal Review Helpfulness Prediction)問題に対するマルチモーダルコントラスト学習を提案する。 さらに,コントラスト学習における適応重み付け方式を提案する。 最後に,マルチモーダルデータの不整合性に対処するマルチモーダルインタラクションモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.70793282367128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Modern Review Helpfulness Prediction systems are dependent upon multiple modalities, typically texts and images. Unfortunately, those contemporary approaches pay scarce attention to polish representations of cross-modal relations and tend to suffer from inferior optimization. This might cause harm to model's predictions in numerous cases. To overcome the aforementioned issues, we propose Multimodal Contrastive Learning for Multimodal Review Helpfulness Prediction (MRHP) problem, concentrating on mutual information between input modalities to explicitly elaborate cross-modal relations. In addition, we introduce Adaptive Weighting scheme for our contrastive learning approach in order to increase flexibility in optimization. Lastly, we propose Multimodal Interaction module to address the unalignment nature of multimodal data, thereby assisting the model in producing more reasonable multimodal representations. Experimental results show that our method outperforms prior baselines and achieves state-of-the-art results on two publicly available benchmark datasets for MRHP problem.
• Abstract（参考訳）: Modern Review Helpfulness Prediction システムは、テキストや画像など、複数のモードに依存している。 残念なことに、これらの現代的アプローチはポーランドのクロスモーダル関係の表現にあまり注意を払わず、劣った最適化に苦しむ傾向がある。 これは多くのケースでモデルの予測に害をもたらす可能性がある。 上記の課題を克服するために, 入力モダリティ間の相互情報から, 明瞭な相互関係へと集中したMRHP(Multimodal Contrastive Learning for Multimodal Review Helpfulness Prediction)問題を提案する。 さらに,最適化の柔軟性を高めるために,コントラスト学習手法に適応的重み付けスキームを導入する。 最後に,マルチモーダルデータの不一致性に対処し,より合理的なマルチモーダル表現を生成するモデルを支援するマルチモーダルインタラクションモジュールを提案する。 実験の結果,MRHP問題に対する2つのベンチマークデータセットにおいて,提案手法が先行ベースラインより優れ,最先端の結果が得られた。

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