Fugu-MT 論文翻訳(概要): LyS at SemEval-2024 Task 3: An Early Prototype for End-to-End Multimodal Emotion Linking as Graph-Based Parsing

論文の概要: LyS at SemEval-2024 Task 3: An Early Prototype for End-to-End Multimodal Emotion Linking as Graph-Based Parsing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06483v1
Date: Fri, 10 May 2024 14:03:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-13 15:38:11.199101
Title: LyS at SemEval-2024 Task 3: An Early Prototype for End-to-End Multimodal Emotion Linking as Graph-Based Parsing
Title（参考訳）: LyS at SemEval-2024 Task 3: An Early Prototype for End-to-End Multimodal Emotion Linking as Graph-based Parsing
Authors: Ana Ezquerro, David Vilares,
Abstract要約: 本稿では,会話におけるマルチモーダル感情原因分析に着目したSemEval 2024 Task 3への参加について述べる。我々は,多人数会話における因果関係の同定にグラフベースの手法を用いたエンドツーエンドシステムの初期プロトタイプを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.466159270333272
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper describes our participation in SemEval 2024 Task 3, which focused on Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations. We developed an early prototype for an end-to-end system that uses graph-based methods from dependency parsing to identify causal emotion relations in multi-party conversations. Our model comprises a neural transformer-based encoder for contextualizing multimodal conversation data and a graph-based decoder for generating the adjacency matrix scores of the causal graph. We ranked 7th out of 15 valid and official submissions for Subtask 1, using textual inputs only. We also discuss our participation in Subtask 2 during post-evaluation using multi-modal inputs.
Abstract（参考訳）: 本稿では,会話におけるマルチモーダル感情原因分析に着目したSemEval 2024 Task 3への参加について述べる。多人数会話における因果感情関係の同定に依存性解析からグラフベースの手法を用いたエンドツーエンドシステムのプロトタイプを開発した。本モデルは,マルチモーダル会話データを文脈化するためのニューラルトランスフォーマーベースのエンコーダと,因果グラフの隣接行列スコアを生成するグラフベースのデコーダを備える。私たちは、テキスト入力のみを使用して、Subtask 1の15の有効および公式の申請のうち7位にランク付けしました。マルチモーダル入力を用いた評価後のSubtask 2への参加についても論じる。

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