論文の概要: RethinkingTMSC: An Empirical Study for Target-Oriented Multimodal Sentiment Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09596v1
• Date: Sat, 14 Oct 2023 14:52:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 19:31:29.607267
• Title: RethinkingTMSC: An Empirical Study for Target-Oriented Multimodal Sentiment Classification
• Title（参考訳）: rethinkingtmsc:ターゲット指向マルチモーダル感情分類の実証的研究
• Authors: Junjie Ye, Jie Zhou, Junfeng Tian, Rui Wang, Qi Zhang, Tao Gui, Xuanjing Huang
• Abstract要約: 目的指向型マルチモーダル感性分類(TMSC)は,学者の間でも注目されている。 この問題の原因を明らかにするために,データセットの広範な実験的評価と詳細な分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.9087014537896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Target-oriented Multimodal Sentiment Classification (TMSC) has gained significant attention among scholars. However, current multimodal models have reached a performance bottleneck. To investigate the causes of this problem, we perform extensive empirical evaluation and in-depth analysis of the datasets to answer the following questions: Q1: Are the modalities equally important for TMSC? Q2: Which multimodal fusion modules are more effective? Q3: Do existing datasets adequately support the research? Our experiments and analyses reveal that the current TMSC systems primarily rely on the textual modality, as most of targets' sentiments can be determined solely by text. Consequently, we point out several directions to work on for the TMSC task in terms of model design and dataset construction. The code and data can be found in https://github.com/Junjie-Ye/RethinkingTMSC.
• Abstract（参考訳）: 近年,ターゲット指向型マルチモーダル感性分類 (TMSC) が注目されている。 しかし、現在のマルチモーダルモデルはパフォーマンスボトルネックに達している。 この問題の原因を調査するために、データセットの広範な実験的評価と詳細な分析を行い、以下の質問に答える。 Q2: どのマルチモーダル融合モジュールがより効果的か? Q3: 既存のデータセットは研究を適切にサポートしていますか? 我々の実験と分析により、現在のtmscシステムは主にテキストモダリティに依存しており、ターゲットの感情の大部分はテキストのみによって決定できることが明らかとなった。 そこで本研究では,モデル設計とデータセット構築の観点から,TMSCタスクの取り組み方について述べる。 コードとデータはhttps://github.com/Junjie-Ye/RethinkingTMSCにある。

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