Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multimodal Multi-loss Fusion Network for Sentiment Analysis

論文の概要: Multimodal Multi-loss Fusion Network for Sentiment Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00264v4
Date: Sun, 2 Jun 2024 19:12:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-04 21:10:26.442389
Title: Multimodal Multi-loss Fusion Network for Sentiment Analysis
Title（参考訳）: 感性分析のためのマルチモーダル多損失核融合ネットワーク
Authors: Zehui Wu, Ziwei Gong, Jaywon Koo, Julia Hirschberg,
Abstract要約: 本稿では,複数のモードにまたがる特徴エンコーダの最適選択と融合について検討し,感情検出を改善する。我々は、異なる融合法を比較し、マルチモダリティ融合ネットワークにおけるマルチロストレーニングの影響について検討する。コンテキストの統合はモデルの性能を大幅に向上させることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8611070161950902
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper investigates the optimal selection and fusion of feature encoders across multiple modalities and combines these in one neural network to improve sentiment detection. We compare different fusion methods and examine the impact of multi-loss training within the multi-modality fusion network, identifying surprisingly important findings relating to subnet performance. We have also found that integrating context significantly enhances model performance. Our best model achieves state-of-the-art performance for three datasets (CMU-MOSI, CMU-MOSEI and CH-SIMS). These results suggest a roadmap toward an optimized feature selection and fusion approach for enhancing sentiment detection in neural networks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のモードにまたがる特徴エンコーダの最適選択と融合について検討し,これらを1つのニューラルネットワークに組み合わせて感情検出を改善する。我々は,異なる融合法を比較し,マルチモダリティ融合ネットワークにおけるマルチロストレーニングの影響について検討し,サブネットの性能に関する驚くほど重要な知見を同定した。また、コンテキストの統合によってモデルの性能が大幅に向上することがわかりました。本モデルでは,3つのデータセット(CMU-MOSI,CMU-MOSEI,CH-SIMS)の最先端性能を実現する。これらの結果は、ニューラルネットワークにおける感情検出を強化するために、最適化された特徴選択と融合アプローチに向けたロードマップを示唆している。

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