論文の概要: Multimodal Sentiment Analysis with Missing Modality: A Knowledge-Transfer Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10747v2
• Date: Wed, 19 Jun 2024 01:52:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 05:48:32.001345
• Title: Multimodal Sentiment Analysis with Missing Modality: A Knowledge-Transfer Approach
• Title（参考訳）: モダリティの欠如を考慮したマルチモーダル感性分析:知識伝達アプローチ
• Authors: Weide Liu, Huijing Zhan, Hao Chen, Fengmao Lv,
• Abstract要約: マルチモーダル感情分析は、視覚的、言語的、音響的手がかりを通じて、個人が表現する感情を特定することを目的としている。 既存の研究努力の多くは、すべてのモダリティがトレーニングとテストの両方で利用可能であり、そのアルゴリズムが欠落したモダリティシナリオに影響を受けやすいと仮定している。 本稿では,欠落した音声のモダリティを再構築するために,異なるモダリティ間の翻訳を行う新しいナレッジ・トランスファーネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.54426275761234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal sentiment analysis aims to identify the emotions expressed by individuals through visual, language, and acoustic cues. However, most of the existing research efforts assume that all modalities are available during both training and testing, making their algorithms susceptible to the missing modality scenario. In this paper, we propose a novel knowledge-transfer network to translate between different modalities to reconstruct the missing audio modalities. Moreover, we develop a cross-modality attention mechanism to retain the maximal information of the reconstructed and observed modalities for sentiment prediction. Extensive experiments on three publicly available datasets demonstrate significant improvements over baselines and achieve comparable results to the previous methods with complete multi-modality supervision.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情分析は、視覚的、言語的、音響的手がかりを通じて、個人が表現する感情を特定することを目的としている。 しかし、既存の研究努力の多くは、全てのモダリティはトレーニングとテストの両方で利用可能であり、そのアルゴリズムが欠落したモダリティシナリオに影響を受けやすいと仮定している。 本稿では,欠落した音声のモーダルを再構築するために,異なるモーダル間の翻訳を行う新しいナレッジ・トランスファーネットワークを提案する。 さらに,再建および観察されたモダリティの最大情報を保持するために,モダリティ間注意機構を開発し,感情予測を行う。 公開されている3つのデータセットに対する大規模な実験は、ベースラインよりも大幅に改善され、完全なマルチモダリティ監視を備えた以前の方法に匹敵する結果が得られた。

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