論文の概要: The MuSe 2023 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Mimicked
Emotions, Cross-Cultural Humour, and Personalisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03369v1
- Date: Fri, 5 May 2023 08:53:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 14:50:21.570549
- Title: The MuSe 2023 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Mimicked
Emotions, Cross-Cultural Humour, and Personalisation
- Title（参考訳）: MuSe 2023 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Mimicked Emotions, Cross-Cultural Humour, and Personalization
- Authors: Lukas Christ, Shahin Amiriparian, Alice Baird, Alexander Kathan,
Niklas M\"uller, Steffen Klug, Chris Gagne, Panagiotis Tzirakis, Eva-Maria
Me{\ss}ner, Andreas K\"onig, Alan Cowen, Erik Cambria, Bj\"orn W. Schuller
- Abstract要約: MuSe 2023は、現代の3つの異なるマルチモーダル感情と感情分析の問題に対処する共有タスクの集合である。
MuSe 2023は、さまざまな研究コミュニティから幅広いオーディエンスを集めようとしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.13075715686622
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The MuSe 2023 is a set of shared tasks addressing three different
contemporary multimodal affect and sentiment analysis problems: In the Mimicked
Emotions Sub-Challenge (MuSe-Mimic), participants predict three continuous
emotion targets. This sub-challenge utilises the Hume-Vidmimic dataset
comprising of user-generated videos. For the Cross-Cultural Humour Detection
Sub-Challenge (MuSe-Humour), an extension of the Passau Spontaneous Football
Coach Humour (Passau-SFCH) dataset is provided. Participants predict the
presence of spontaneous humour in a cross-cultural setting. The Personalisation
Sub-Challenge (MuSe-Personalisation) is based on the Ulm-Trier Social Stress
Test (Ulm-TSST) dataset, featuring recordings of subjects in a stressed
situation. Here, arousal and valence signals are to be predicted, whereas parts
of the test labels are made available in order to facilitate personalisation.
MuSe 2023 seeks to bring together a broad audience from different research
communities such as audio-visual emotion recognition, natural language
processing, signal processing, and health informatics. In this baseline paper,
we introduce the datasets, sub-challenges, and provided feature sets. As a
competitive baseline system, a Gated Recurrent Unit (GRU)-Recurrent Neural
Network (RNN) is employed. On the respective sub-challenges' test datasets, it
achieves a mean (across three continuous intensity targets) Pearson's
Correlation Coefficient of .4727 for MuSe-Mimic, an Area Under the Curve (AUC)
value of .8310 for MuSe-Humor and Concordance Correlation Coefficient (CCC)
values of .7482 for arousal and .7827 for valence in the MuSe-Personalisation
sub-challenge.
- Abstract（参考訳）: muse 2023は、3つの異なる同時代のマルチモーダルな感情と感情分析の問題に対処する一連の共有タスクである: 模倣された感情サブチャレンジ(muse-mimic)では、参加者は3つの連続した感情ターゲットを予測する。
このサブチャレンジは、ユーザ生成ビデオからなるHum-Vidmimicデータセットを利用する。
クロスカルカルチャー・ハマー検出サブチャレンジ(MuSe-Humour)には、パソー・SFCH(Passau-SFCH)データセットの拡張が提供される。
参加者は、異文化間における自発的なユーモアの存在を予測する。
Personalisation Sub-Challenge (MuSe-Personalisation)は、Ulm-Trier Social Stress Test (Ulm-TSST)データセットに基づいており、ストレスのある状況における被験者の記録を特徴としている。
ここで arousal 信号と valence 信号は予測されるが、テストラベルの一部はパーソナライズを容易にするために利用可能である。
MuSe 2023は、音声・視覚的感情認識、自然言語処理、信号処理、健康情報学など、さまざまな研究コミュニティから幅広い読者を集めようとしている。
本論文では,データセット,サブチャレンジュ,特徴セットについて紹介する。
競合するベースラインシステムとしては、GRU(Gated Recurrent Unit)-Recurrent Neural Network(RNN)がある。
各サブチャリエンスの試験データセットでは、平均(連続した3つの強度目標)のピアソン相関係数がミューズミミックで.4727、曲線(auc)で.8310、覚醒で.7482、ミューズパーソナライズサブチャリエンジで.7827となる。
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