論文の概要: CANAMRF: An Attention-Based Model for Multimodal Depression Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02995v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 12:08:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 20:57:39.968205
• Title: CANAMRF: An Attention-Based Model for Multimodal Depression Detection
• Title（参考訳）: CANAMRF:マルチモーダル抑うつ検出のための注意ベースモデル
• Authors: Yuntao Wei, Yuzhe Zhang, Shuyang Zhang, and Hong Zhang
• Abstract要約: 適応型マルチモーダルリカレントフュージョン(CANAMRF)を用いたマルチモーダル抑うつ検出のためのクロスモーダルアテンションネットワークを提案する。 CANAMRFは、マルチモーダル特徴抽出器、アダプティブマルチモーダルリカレントフュージョンモジュール、ハイブリッドアテンションモジュールによって構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.266707571724883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal depression detection is an important research topic that aims to predict human mental states using multimodal data. Previous methods treat different modalities equally and fuse each modality by na\"ive mathematical operations without measuring the relative importance between them, which cannot obtain well-performed multimodal representations for downstream depression tasks. In order to tackle the aforementioned concern, we present a Cross-modal Attention Network with Adaptive Multi-modal Recurrent Fusion (CANAMRF) for multimodal depression detection. CANAMRF is constructed by a multimodal feature extractor, an Adaptive Multimodal Recurrent Fusion module, and a Hybrid Attention Module. Through experimentation on two benchmark datasets, CANAMRF demonstrates state-of-the-art performance, underscoring the effectiveness of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルうつ病検出は、マルチモーダルデータを用いた人間の精神状態の予測を目的とした重要な研究課題である。 従来の手法では, 異なるモダリティを等しく扱うことができ, それぞれのモダリティを, 相対的重要性を測ることなく, na\ な数学的操作によって融合させることができた。 以上の問題に対処するため,適応型マルチモーダルリカレントフュージョン(CANAMRF)を用いたマルチモーダルうつ病検出のためのクロスモーダルアテンションネットワークを提案する。 CANAMRFは、マルチモーダル特徴抽出器、アダプティブマルチモーダルリカレントフュージョンモジュール、ハイブリッドアテンションモジュールによって構成されている。 CANAMRFは2つのベンチマークデータセットの実験を通じて最先端の性能を示し、提案手法の有効性を実証する。

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