論文の概要: UniSA: Unified Generative Framework for Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01339v1
- Date: Mon, 4 Sep 2023 03:49:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 20:04:10.237921
- Title: UniSA: Unified Generative Framework for Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: UniSA: 知覚分析のための統一生成フレームワーク
- Authors: Zaijing Li, Ting-En Lin, Yuchuan Wu, Meng Liu, Fengxiao Tang, Ming
Zhao, Yongbin Li
- Abstract要約: 感情分析は、人々の感情状態を理解し、マルチモーダル情報に基づいて感情カテゴリーを予測することを目的としている。
会話における感情認識(ERC)、アスペクトベース感情分析(ABSA)、マルチモーダル感情分析(MSA)など、いくつかのサブタスクから構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.78262926516856
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Sentiment analysis is a crucial task that aims to understand people's
emotional states and predict emotional categories based on multimodal
information. It consists of several subtasks, such as emotion recognition in
conversation (ERC), aspect-based sentiment analysis (ABSA), and multimodal
sentiment analysis (MSA). However, unifying all subtasks in sentiment analysis
presents numerous challenges, including modality alignment, unified
input/output forms, and dataset bias. To address these challenges, we propose a
Task-Specific Prompt method to jointly model subtasks and introduce a
multimodal generative framework called UniSA. Additionally, we organize the
benchmark datasets of main subtasks into a new Sentiment Analysis Evaluation
benchmark, SAEval. We design novel pre-training tasks and training methods to
enable the model to learn generic sentiment knowledge among subtasks to improve
the model's multimodal sentiment perception ability. Our experimental results
show that UniSA performs comparably to the state-of-the-art on all subtasks and
generalizes well to various subtasks in sentiment analysis.
- Abstract（参考訳）: 感情分析は、人々の感情状態を理解し、マルチモーダル情報に基づいて感情カテゴリーを予測することを目的とした重要な課題である。
会話における感情認識(ERC)、アスペクトベース感情分析(ABSA)、マルチモーダル感情分析(MSA)など、いくつかのサブタスクから構成される。
しかし、感情分析におけるすべてのサブタスクを統一することは、モダリティアライメント、入出力フォームの統合、データセットバイアスなど、数多くの課題をもたらす。
これらの課題に対処するために,サブタスクを共同でモデル化し,unisaと呼ばれるマルチモーダル生成フレームワークを導入するタスク固有プロンプト手法を提案する。
さらに、主要なサブタスクのベンチマークデータセットを新しいSentiment Analysis EvaluationベンチマークであるSAEvalにまとめる。
我々は,モデルがサブタスク間の一般的な感情知識を学習し,モデルのマルチモーダル感情知覚能力を向上させるために,新しい事前学習タスクとトレーニング方法を設計する。
実験結果から,UniSAはすべてのサブタスクにおいて最先端と同等に動作し,感情分析における様々なサブタスクによく対応していることがわかった。
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