論文の概要: Learning Language-guided Adaptive Hyper-modality Representation for Multimodal Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05804v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 15:43:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 06:37:00.650035
• Title: Learning Language-guided Adaptive Hyper-modality Representation for Multimodal Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 言語誘導型適応型ハイパーモーダル表現によるマルチモーダル感性分析
• Authors: Haoyu Zhang, Yu Wang, Guanghao Yin, Kejun Liu, Yuanyuan Liu, Tianshu Yu
• Abstract要約: 適応型言語誘導型マルチモーダルトランス(ALMT)を提案する。 ALMTにはAdaptive Hyper-modality Learning (AHL)モジュールが組み込まれており、無関係/複雑圧縮表現を学習する。 ALMTは、いくつかの一般的なデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.012103941836838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Though Multimodal Sentiment Analysis (MSA) proves effective by utilizing rich information from multiple sources (e.g., language, video, and audio), the potential sentiment-irrelevant and conflicting information across modalities may hinder the performance from being further improved. To alleviate this, we present Adaptive Language-guided Multimodal Transformer (ALMT), which incorporates an Adaptive Hyper-modality Learning (AHL) module to learn an irrelevance/conflict-suppressing representation from visual and audio features under the guidance of language features at different scales. With the obtained hyper-modality representation, the model can obtain a complementary and joint representation through multimodal fusion for effective MSA. In practice, ALMT achieves state-of-the-art performance on several popular datasets (e.g., MOSI, MOSEI and CH-SIMS) and an abundance of ablation demonstrates the validity and necessity of our irrelevance/conflict suppression mechanism.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・センティメント・アナリティクス(MSA)は、複数の情報源(例えば、言語、ビデオ、音声)から豊富な情報を活用することで有効であることが証明されているが、潜在的な感情的関連性やモダリティ間の矛盾のある情報は、パフォーマンスをさらに改善することを妨げる可能性がある。 そこで我々は,適応型言語誘導型マルチモーダルトランスフォーマ (ALMT) を提案する。AHL(Adaptive Hyper-modality Learning) モジュールを組み込んで,異なるスケールの言語特徴の指導の下で,視覚的・音声的特徴から不適切な/複雑な表現を学習する。 得られた超モダリティ表現により、モデルは効率的なMSAのためのマルチモーダル融合により相補的および共同表現を得ることができる。 実際、ALMTはいくつかの一般的なデータセット(MOSI、MOSEI、CH-SIMSなど)で最先端のパフォーマンスを達成しており、アブレーションの多さは我々の無関係/複雑抑制機構の有効性と必要性を示している。

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