論文の概要: Improving Multimodal Sentiment Analysis: Supervised Angular Margin-based Contrastive Learning for Enhanced Fusion Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02227v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 02:58:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 18:13:08.968568
• Title: Improving Multimodal Sentiment Analysis: Supervised Angular Margin-based Contrastive Learning for Enhanced Fusion Representation
• Title（参考訳）: マルチモーダル感性分析の改善: 強調融合表現のためのAngular Marginベースのコントラスト学習
• Authors: Cong-Duy Nguyen, Thong Nguyen, Duc Anh Vu, Luu Anh Tuan
• Abstract要約: マルチモーダル・センティメント・アナリティクスのためのコントラシブ・ラーニング・フレームワークであるSupervised Angularを導入する。 この枠組みは,マルチモーダル表現の識別と一般化性を高め,融合ベクトルのモダリティのバイアスを克服することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.44888349041063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The effectiveness of a model is heavily reliant on the quality of the fusion representation of multiple modalities in multimodal sentiment analysis. Moreover, each modality is extracted from raw input and integrated with the rest to construct a multimodal representation. Although previous methods have proposed multimodal representations and achieved promising results, most of them focus on forming positive and negative pairs, neglecting the variation in sentiment scores within the same class. Additionally, they fail to capture the significance of unimodal representations in the fusion vector. To address these limitations, we introduce a framework called Supervised Angular-based Contrastive Learning for Multimodal Sentiment Analysis. This framework aims to enhance discrimination and generalizability of the multimodal representation and overcome biases in the fusion vector's modality. Our experimental results, along with visualizations on two widely used datasets, demonstrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: モデルの有効性は、マルチモーダル感情分析における多重モーダルの融合表現の品質に大きく依存している。 さらに、各モダリティを生入力から抽出し、残りと統合してマルチモーダル表現を構築する。 従来の手法ではマルチモーダル表現を提案し,有望な結果を得たが,そのほとんどは正と負のペアの形成に重点を置いており,同じクラス内の感情スコアの変動を無視している。 さらに、融合ベクトルにおけるユニモーダル表現の重要性を捉えることができない。 これらの制限に対処するため、我々は Supervised Angular-based Contrastive Learning for Multimodal Sentiment Analysisというフレームワークを紹介した。 この枠組みは,マルチモーダル表現の識別と一般化性を高め,融合ベクトルのモダリティのバイアスを克服することを目的としている。 実験結果は,広く利用されている2つのデータセットの可視化とともに,本手法の有効性を実証した。

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