論文の概要: M2SA: Multimodal and Multilingual Model for Sentiment Analysis of Tweets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01753v3
• Date: Wed, 12 Jun 2024 07:12:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 22:34:15.878968
• Title: M2SA: Multimodal and Multilingual Model for Sentiment Analysis of Tweets
• Title（参考訳）: M2SA:つぶやきの知覚分析のための多モーダルおよび多言語モデル
• Authors: Gaurish Thakkar, Sherzod Hakimov, Marko Tadić,
• Abstract要約: 本稿では,既存のテキスト型Twitter感情データセットを,簡単なキュレーションプロセスを通じてマルチモーダルフォーマットに変換する。 本研究は,研究コミュニティにおける感情関連研究の新たな道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.478789600295492
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, multimodal natural language processing, aimed at learning from diverse data types, has garnered significant attention. However, there needs to be more clarity when it comes to analysing multimodal tasks in multi-lingual contexts. While prior studies on sentiment analysis of tweets have predominantly focused on the English language, this paper addresses this gap by transforming an existing textual Twitter sentiment dataset into a multimodal format through a straightforward curation process. Our work opens up new avenues for sentiment-related research within the research community. Additionally, we conduct baseline experiments utilising this augmented dataset and report the findings. Notably, our evaluations reveal that when comparing unimodal and multimodal configurations, using a sentiment-tuned large language model as a text encoder performs exceptionally well.
• Abstract（参考訳）: 近年,多様なデータ型から学習することを目的としたマルチモーダル自然言語処理が注目されている。 しかし、多言語コンテキストにおけるマルチモーダルタスクの分析に関しては、より明確にする必要がある。 ツイートの感情分析に関する先行研究は、主に英語に重点を置いているが、本稿では、既存のテキストTwitter感情データセットを、簡単なキュレーションプロセスを通じてマルチモーダルフォーマットに変換することで、このギャップに対処する。 本研究は,研究コミュニティにおける感情関連研究の新たな道を開くものである。 さらに、この拡張データセットを利用してベースライン実験を行い、その結果を報告する。 特に,非モーダル・マルチモーダル構成の比較において,テキストエンコーダとしての感情調整型大言語モデルを用いることで,優れた性能が得られた。

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