Fugu-MT 論文翻訳(概要): Context De-confounded Emotion Recognition

論文の概要: Context De-confounded Emotion Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11921v2
Date: Sun, 26 Mar 2023 07:18:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-28 23:19:07.047730
Title: Context De-confounded Emotion Recognition
Title（参考訳）: 文脈脱構築感情認識
Authors: Dingkang Yang, Zhaoyu Chen, Yuzheng Wang, Shunli Wang, Mingcheng Li, Siao Liu, Xiao Zhao, Shuai Huang, Zhiyan Dong, Peng Zhai, Lihua Zhang
Abstract要約: コンテキストアウェア感情認識(CAER)は、対象者の感情状態を文脈情報で知覚することを目的としている。長年見過ごされてきた問題は、既存のデータセットのコンテキストバイアスが感情状態のかなり不均衡な分布をもたらすことである。本稿では、そのようなバイアスの影響からモデルを切り離し、CAERタスクにおける変数間の因果関係を定式化する因果関係に基づく視点を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.037240778629346
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Context-Aware Emotion Recognition (CAER) is a crucial and challenging task that aims to perceive the emotional states of the target person with contextual information. Recent approaches invariably focus on designing sophisticated architectures or mechanisms to extract seemingly meaningful representations from subjects and contexts. However, a long-overlooked issue is that a context bias in existing datasets leads to a significantly unbalanced distribution of emotional states among different context scenarios. Concretely, the harmful bias is a confounder that misleads existing models to learn spurious correlations based on conventional likelihood estimation, significantly limiting the models' performance. To tackle the issue, this paper provides a causality-based perspective to disentangle the models from the impact of such bias, and formulate the causalities among variables in the CAER task via a tailored causal graph. Then, we propose a Contextual Causal Intervention Module (CCIM) based on the backdoor adjustment to de-confound the confounder and exploit the true causal effect for model training. CCIM is plug-in and model-agnostic, which improves diverse state-of-the-art approaches by considerable margins. Extensive experiments on three benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our CCIM and the significance of causal insight.
Abstract（参考訳）: コンテキストアウェア感情認識(CAER)は,対象者の感情状態を文脈情報で知覚することを目的とした,重要かつ困難な課題である。最近のアプローチは、主題や文脈から一見意味のある表現を抽出する洗練されたアーキテクチャやメカニズムを設計することに集中している。しかし、長年見過ごされてきた問題は、既存のデータセットのコンテキストバイアスが、異なるコンテキストシナリオ間で感情状態のかなり不均衡な分布をもたらすことである。具体的には、有害なバイアスは、既存のモデルを誤解して、従来の確率推定に基づいてスプリアス相関を学習し、モデルのパフォーマンスを著しく制限する共同創設者である。そこで本稿では,これらのバイアスの影響からモデルを分離し,caerタスクにおける変数間の因果関係を調整因果グラフを用いて定式化する因果関係に基づく視点を提案する。そこで本稿では, モデルトレーニングにおける真の因果効果を活用すべく, コンテクスト・カウサル・インターベンション・モジュール(CCIM)を提案する。 CCIMはプラグインであり、モデルに依存しない。 3つのベンチマークデータセットに関する広範な実験は、ccimの有効性と因果的洞察の意義を示している。

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