論文の概要: Interpretable multimodal sentiment analysis based on textual modality
descriptions by using large-scale language models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06162v3
- Date: Fri, 12 May 2023 00:39:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-15 15:14:03.209357
- Title: Interpretable multimodal sentiment analysis based on textual modality
descriptions by using large-scale language models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたテキストモーダル記述に基づく解釈可能なマルチモーダル感情分析
- Authors: Sixia Li and Shogo Okada
- Abstract要約: マルチモーダル感情分析は、ユーザの内部状態を理解する上で重要な領域である。
従来の研究は、注意重みやベクトル分布を使って解釈性を提供しようと試みてきた。
本研究では,非言語的モダリティをテキスト記述に変換することによって解釈可能性を実現する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4213973379473654
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multimodal sentiment analysis is an important area for understanding the
user's internal states. Deep learning methods were effective, but the problem
of poor interpretability has gradually gained attention. Previous works have
attempted to use attention weights or vector distributions to provide
interpretability. However, their explanations were not intuitive and can be
influenced by different trained models. This study proposed a novel approach to
provide interpretability by converting nonverbal modalities into text
descriptions and by using large-scale language models for sentiment
predictions. This provides an intuitive approach to directly interpret what
models depend on with respect to making decisions from input texts, thus
significantly improving interpretability. Specifically, we convert descriptions
based on two feature patterns for the audio modality and discrete action units
for the facial modality. Experimental results on two sentiment analysis tasks
demonstrated that the proposed approach maintained, or even improved
effectiveness for sentiment analysis compared to baselines using conventional
features, with the highest improvement of 2.49% on the F1 score. The results
also showed that multimodal descriptions have similar characteristics on fusing
modalities as those of conventional fusion methods. The results demonstrated
that the proposed approach is interpretable and effective for multimodal
sentiment analysis.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情分析は、ユーザの内部状態を理解する上で重要な領域である。
深層学習の手法は有効であるが, 難解な解釈の問題は徐々に注目されてきている。
従来の研究は、注意重みやベクトル分布を使って解釈性を提供しようと試みてきた。
しかし、それらの説明は直感的ではなく、異なる訓練されたモデルの影響を受けやすい。
本研究では,非言語的モダリティをテキスト記述に変換し,感情予測のための大規模言語モデルを用いて解釈可能性を提供する新しい手法を提案する。
これは、入力テキストからの意思決定に関してモデルが依存するものを直接解釈する直感的なアプローチを提供し、解釈可能性を大幅に改善する。
具体的には、音声モダリティのための2つの特徴パターンと、顔モダリティのための離散アクションユニットに基づいて記述を変換する。
2つの感情分析タスクの実験結果から,従来の特徴を用いたベースラインに比べて,感情分析の有効性が向上し,F1スコアの2.49%が向上した。
また, マルチモーダル記述は, 従来の核融合法と同様のモーダル性を持つことを示した。
その結果,提案手法はマルチモーダル感情分析に有効であることが示唆された。
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