論文の概要: Cooperative Sentiment Agents for Multimodal Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12642v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 05:48:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-22 16:05:28.724243
• Title: Cooperative Sentiment Agents for Multimodal Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: マルチモーダル感性分析のための協調感性エージェント
• Authors: Shanmin Wang, Hui Shuai, Qingshan Liu, Fei Wang,
• Abstract要約: マルチモーダル感性分析(MSA)のための新しいマルチモーダル表現学習法を提案する。 Co-SAは、SAE(Sentiment Agents Establishment)フェーズとSAC(Sentiment Agents Cooperation)フェーズの2つの重要なコンポーネントから構成される。 Co-SAは多種多様なクロスモーダルな特徴を発見し、共通点と相補点の両方を包含する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.552992692206782
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new Multimodal Representation Learning (MRL) method for Multimodal Sentiment Analysis (MSA), which facilitates the adaptive interaction between modalities through Cooperative Sentiment Agents, named Co-SA. Co-SA comprises two critical components: the Sentiment Agents Establishment (SAE) phase and the Sentiment Agents Cooperation (SAC) phase. During the SAE phase, each sentiment agent deals with an unimodal signal and highlights explicit dynamic sentiment variations within the modality via the Modality-Sentiment Disentanglement (MSD) and Deep Phase Space Reconstruction (DPSR) modules. Subsequently, in the SAC phase, Co-SA meticulously designs task-specific interaction mechanisms for sentiment agents so that coordinating multimodal signals to learn the joint representation. Specifically, Co-SA equips an independent policy model for each sentiment agent that captures significant properties within the modality. These policies are optimized mutually through the unified reward adaptive to downstream tasks. Benefitting from the rewarding mechanism, Co-SA transcends the limitation of pre-defined fusion modes and adaptively captures unimodal properties for MRL in the multimodal interaction setting. To demonstrate the effectiveness of Co-SA, we apply it to address Multimodal Sentiment Analysis (MSA) and Multimodal Emotion Recognition (MER) tasks. Our comprehensive experimental results demonstrate that Co-SA excels at discovering diverse cross-modal features, encompassing both common and complementary aspects. The code can be available at https://github.com/smwanghhh/Co-SA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コラボレーティブ・センティメント・エージェント(Co-SA)を用いて,モーダル間の適応的相互作用を容易にするマルチモーダル・エンタテイメント・アナリティクス(MSA)のためのMRL法を提案する。 Co-SAは、SAE(Sentiment Agents Establishment)フェーズとSAC(Sentiment Agents Cooperation)フェーズの2つの重要なコンポーネントから構成される。 SAEの段階では、各感情エージェントは単調信号に対処し、モダリティ・センチメント・ディスタングルメント(MSD)とディープフェーズ・スペース・コンストラクション(DPSR)モジュールを通して、モダリティ内の明らかな動的感情変化を強調する。 その後、SACフェーズにおいて、Co-SAは、マルチモーダル信号をコーディネートして共同表現を学習できるように、感情エージェントのタスク固有の相互作用機構を慎重に設計する。 具体的には、Co-SAは各感情エージェントに対して独立したポリシーモデルを持ち、モダリティ内の重要な特性をキャプチャする。 これらのポリシーは、下流タスクに適応した統一報酬によって相互に最適化される。 Co-SAは報奨機構から恩恵を受け、事前に定義された核融合モードの制限を超越し、マルチモーダル相互作用設定におけるMRLの非モード特性を適応的に捕捉する。 Co-SAの有効性を示すために,マルチモーダル感情分析(MSA)とマルチモーダル感情認識(MER)の課題に対処する。 総合的な実験結果から,Co-SAは共通点と相補点の両方を包含して,多種多様な横断的特徴の発見に優れていたことが示唆された。 コードはhttps://github.com/smwanghhh/Co-SA.comで入手できる。

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