論文の概要: Unsupervised Graph Attention Autoencoder for Attributed Networks using K-means Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12986v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 20:45:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 17:11:13.673320
• Title: Unsupervised Graph Attention Autoencoder for Attributed Networks using K-means Loss
• Title（参考訳）: k平均損失を用いた属性付きネットワークのための教師なしグラフアテンションオートエンコーダ
• Authors: Abdelfateh Bekkaira, Slimane Bellaouar and Slimane Oulad-Naoui
• Abstract要約: 我々は、最先端のトランスフォーマーと特徴抽出ツールの両方を活用するアラビアマルチモーダルデータセットの構築を支援するパイプラインを設計する。 マルチモータリティを扱う最先端のトランスフォーマーモデルを用いて、我々のデータセットを検証する。 結果データセットは小さいが、実験によってアラビアの多様性は非常に有望であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Sentiment Analysis (MSA) has recently become a centric research direction for many real-world applications. This proliferation is due to the fact that opinions are central to almost all human activities and are key influencers of our behaviors. In addition, the recent deployment of Deep Learning-based (DL) models has proven their high efficiency for a wide range of Western languages. In contrast, Arabic DL-based multimodal sentiment analysis (MSA) is still in its infantile stage due, mainly, to the lack of standard datasets. % The contribution In this paper, our investigation is twofold. First, we design a pipeline that helps building our Arabic Multimodal dataset leveraging both state-of-the-art transformers and feature extraction tools within word alignment techniques. Thereafter, we validate our dataset using state-of-the-art transformer-based model dealing with multimodality. Despite the small size of the outcome dataset, experiments show that Arabic multimodality is very promising.
• 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)は近年,多くの実世界のアプリケーションにおいて中心的な研究方向となっている。 この拡大は、意見がほとんどすべての人間の活動の中心であり、私たちの行動に影響を与えているという事実によるものです。 さらに、近年のDeep Learning-based (DL)モデルの展開は、広範囲の西洋言語で高い効率性を示している。 対照的に、アラビア語 DL に基づくマルチモーダル感情分析(MSA)は、主に標準データセットの欠如により、まだ幼児期にある。 % コントリビューション この論文では、我々の調査は2倍です。 まず、現在最先端のトランスフォーマーと、単語アライメント手法における特徴抽出ツールの両方を活用するアラビアマルチモーダルデータセット構築を支援するパイプラインを設計する。 その後、マルチモーダリティを扱う最先端のトランスフォーマティモデルを用いてデータセットを検証する。 結果データセットは小さいが、アラビア語による多様性は非常に有望である。

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