論文の概要: PowMix: A Versatile Regularizer for Multimodal Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12334v1
- Date: Tue, 19 Dec 2023 17:01:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 14:52:10.285518
- Title: PowMix: A Versatile Regularizer for Multimodal Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: powmix:マルチモーダル感情分析のための汎用レギュレータ
- Authors: Efthymios Georgiou, Yannis Avrithis, Alexandros Potamianos
- Abstract要約: 本稿では,単相混合型正規化手法の強みを生かした汎用な埋め込み空間正規化器であるPowMixを紹介する。
PowMixはマルチモーダルアーキテクチャの融合段階の前に統合され、テキストとテキストを混合するなどのモダル内混合を容易にし、レギュレータとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.8946280170493
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multimodal sentiment analysis (MSA) leverages heterogeneous data sources to
interpret the complex nature of human sentiments. Despite significant progress
in multimodal architecture design, the field lacks comprehensive regularization
methods. This paper introduces PowMix, a versatile embedding space regularizer
that builds upon the strengths of unimodal mixing-based regularization
approaches and introduces novel algorithmic components that are specifically
tailored to multimodal tasks. PowMix is integrated before the fusion stage of
multimodal architectures and facilitates intra-modal mixing, such as mixing
text with text, to act as a regularizer. PowMix consists of five components: 1)
a varying number of generated mixed examples, 2) mixing factor reweighting, 3)
anisotropic mixing, 4) dynamic mixing, and 5) cross-modal label mixing.
Extensive experimentation across benchmark MSA datasets and a broad spectrum of
diverse architectural designs demonstrate the efficacy of PowMix, as evidenced
by consistent performance improvements over baselines and existing mixing
methods. An in-depth ablation study highlights the critical contribution of
each PowMix component and how they synergistically enhance performance.
Furthermore, algorithmic analysis demonstrates how PowMix behaves in different
scenarios, particularly comparing early versus late fusion architectures.
Notably, PowMix enhances overall performance without sacrificing model
robustness or magnifying text dominance. It also retains its strong performance
in situations of limited data. Our findings position PowMix as a promising
versatile regularization strategy for MSA. Code will be made available.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情分析(MSA)は、異種データソースを利用して、人間の感情の複雑な性質を解釈する。
マルチモーダルアーキテクチャ設計の大幅な進歩にもかかわらず、この分野には包括的な正規化方法が欠けている。
本稿では,ユニモーダル混合に基づく正則化手法の強みを基盤とする多目的埋め込み空間正則化器 powmix を紹介し,マルチモーダルタスクに特化した新しいアルゴリズムコンポーネントを提案する。
PowMixは、マルチモーダルアーキテクチャの融合段階の前に統合され、テキストとテキストを混合するなど、モーダル内の混合を容易にする。
PowMixは5つのコンポーネントから構成される。
1) 生成した混合例の変動数
2)混合因子の重み付け
3)異方性混合
4)動的混合、及び
5)クロスモーダルラベル混合。
ベンチマークMSAデータセットと多種多様なアーキテクチャ設計の広範な実験は、ベースラインと既存の混合方法に対する一貫したパフォーマンス改善によって証明されたPowMixの有効性を示す。
詳細なアブレーション研究では、各powmixコンポーネントのクリティカルな貢献と、それらがパフォーマンスを相乗的に向上させる方法が強調されている。
さらにアルゴリズム解析により、powmixが様々なシナリオでどのように振る舞うかが示され、特に早期融合アーキテクチャと後期融合アーキテクチャを比較する。
特にpowmixは、モデルの堅牢性やテキストの優位性を犠牲にすることなく、全体的なパフォーマンスを向上させる。
限られたデータの状況でも、そのパフォーマンスは高い。
我々はpowmixをmsaの汎用正規化戦略として位置づけている。
コードは利用可能になる。
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