論文の概要: Modality Influence in Multimodal Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06476v1
• Date: Sat, 10 Jun 2023 16:28:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 18:42:55.407307
• Title: Modality Influence in Multimodal Machine Learning
• Title（参考訳）: マルチモーダル機械学習におけるモダリティの影響
• Authors: Abdelhamid Haouhat, Slimane Bellaouar, Attia Nehar, Hadda Cherroun
• Abstract要約: 本研究では,マルチモーダル感情分析,マルチモーダル感情認識,マルチモーダルヘイト音声認識,マルチモーダル病検出について検討した。 本研究の目的は、各タスクの最も影響力のあるモダリティやモダリティの集合を特定し、多様なマルチモーダル分類タスクの結論を引き出すことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Machine Learning has emerged as a prominent research direction across various applications such as Sentiment Analysis, Emotion Recognition, Machine Translation, Hate Speech Recognition, and Movie Genre Classification. This approach has shown promising results by utilizing modern deep learning architectures. Despite the achievements made, challenges remain in data representation, alignment techniques, reasoning, generation, and quantification within multimodal learning. Additionally, assumptions about the dominant role of textual modality in decision-making have been made. However, limited investigations have been conducted on the influence of different modalities in Multimodal Machine Learning systems. This paper aims to address this gap by studying the impact of each modality on multimodal learning tasks. The research focuses on verifying presumptions and gaining insights into the usage of different modalities. The main contribution of this work is the proposal of a methodology to determine the effect of each modality on several Multimodal Machine Learning models and datasets from various tasks. Specifically, the study examines Multimodal Sentiment Analysis, Multimodal Emotion Recognition, Multimodal Hate Speech Recognition, and Multimodal Disease Detection. The study objectives include training SOTA MultiModal Machine Learning models with masked modalities to evaluate their impact on performance. Furthermore, the research aims to identify the most influential modality or set of modalities for each task and draw conclusions for diverse multimodal classification tasks. By undertaking these investigations, this research contributes to a better understanding of the role of individual modalities in multi-modal learning and provides valuable insights for future advancements in this field.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル機械学習は、感性分析、感情認識、機械翻訳、ヘイト音声認識、映画ジェネア分類など、様々な応用において顕著な研究方向として現れてきた。 このアプローチは、現代のディープラーニングアーキテクチャを活用することで、有望な結果を示している。 達成にもかかわらず、データ表現、アライメント技術、推論、生成、マルチモーダル学習における定量化といった課題は残る。 また、意思決定におけるテキストモダリティの優位性に関する仮定もなされている。 しかし,マルチモーダル機械学習システムにおいて,様々なモダリティの影響について限定的な調査がなされている。 本稿では,マルチモーダル学習タスクにおける各モダリティの影響を研究することにより,このギャップを解消することを目的とする。 この研究は、推定の検証と異なるモダリティの使用に関する洞察を得ることに焦点を当てている。 この研究の主な貢献は、様々なタスクから複数のマルチモーダル機械学習モデルとデータセットに対する各モーダルの影響を決定する方法論の提案である。 具体的には,マルチモーダル感情分析,マルチモーダル感情認識,マルチモーダルヘイト音声認識,マルチモーダル病検出について検討した。 本研究の目的は,SOTA MultiModal Machine Learning Modelをマスクモードでトレーニングし,パフォーマンスへの影響を評価することである。 さらに,各タスクの最も影響力のあるモダリティやモダリティのセットを特定し,多様なマルチモーダル分類タスクの結論を導き出すことを目的としている。 これらの研究により、多モーダル学習における個別のモダリティの役割をより深く理解し、この分野での今後の進歩に価値ある洞察を提供する。

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