論文の概要: How Alignment Helps Make the Most of Multimodal Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08454v1
• Date: Tue, 14 May 2024 09:20:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 14:38:24.832616
• Title: How Alignment Helps Make the Most of Multimodal Data
• Title（参考訳）: アライメントがマルチモーダルデータを最大限活用する方法
• Authors: Christian Arnold, Andreas Küpfer,
• Abstract要約: 我々は、各モダリティの整合性は、マルチモーダルデータのポテンシャルを完全に活用する上で不可欠なステップであると主張している。 我々は、ドイツ議会が演説の中で極右のAfDのメンバーにどう対処するかを分析し、2020年アメリカ合衆国大統領選挙の文脈でビデオ広告のトーンを予測することによって、このアプローチの有用性を解説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When studying political communication, combining the information from text, audio, and video signals promises to reflect the richness of human communication more comprehensively than confining it to individual modalities alone. However, when modeling such multimodal data, its heterogeneity, connectedness, and interaction are challenging to address. We argue that aligning the respective modalities can be an essential step in entirely using the potential of multimodal data because it informs the model with human understanding. Exploring aligned modalities unlocks promising analytical leverage. First, it allows us to make the most of information in the data, which inter alia opens the door to better quality predictions. Second, it is possible to answer research questions that span multiple modalities with cross-modal queries. Finally, alignment addresses concerns about model interpretability. We illustrate the utility of this approach by analyzing how German MPs address members of the far-right AfD in their speeches, and predicting the tone of video advertising in the context of the 2020 US presidential race. Our paper offers important insights to all keen to analyze multimodal data effectively.
• Abstract（参考訳）: 政治コミュニケーションを研究する際、テキスト、音声、ビデオ信号からの情報を組み合わせることで、個々のモダリティのみに絞るよりも、人間のコミュニケーションの豊かさをより包括的に反映することを約束する。 しかし、そのようなマルチモーダルデータのモデリングでは、その不均一性、接続性、相互作用に対処することが困難である。 我々は、モデルに人間の理解を知らせるため、各モダリティの整合性は、マルチモーダルデータの可能性を完全に活用する上で不可欠なステップであると主張している。 一致したモダリティの探索は、有望な分析レバレッジを解放する。 まず、データを最大限に活用できるので、インターエイリアスによって、より良い品質予測への扉が開きます。 第二に、複数のモダリティにまたがる研究質問に、クロスモーダルクエリで答えることが可能である。 最後に、アライメントはモデルの解釈可能性に関する懸念に対処する。 我々は、ドイツ議会が演説の中で極右のAfDのメンバーにどう対処するかを分析し、2020年アメリカ合衆国大統領選挙の文脈でビデオ広告のトーンを予測することによって、このアプローチの有用性を解説する。 本稿は、マルチモーダルデータを効果的に分析しようとするすべての人に重要な洞察を提供する。

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