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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08454v2
• Date: Mon, 8 Jul 2024 11:50:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 01:39:50.345927
• Title: Alignment Helps Make the Most of Multimodal Data
• Title（参考訳）: アライメントはマルチモーダルデータを活用するのに役立つ
• 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。 本フレームワークは,マルチモーダルデータのデータ生成プロセスに配慮し,アライメントを整理するための4つの原則を提案する。 本稿は、ドイツ議会議員が極右AfDの議員を演説でどう扱うかを分析することによって、これらの原則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, its heterogeneity, connectedness, and interaction are challenging to address when modeling such multimodal data. 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. Taking care of the data-generating process of multimodal data, our framework proposes four principles to organize alignment and, thus, address the challenges of multimodal data. We illustrate the utility of these principles 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、その不均一性、接続性、相互作用は、そのようなマルチモーダルデータをモデル化する際には、対処が難しい。 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。 本フレームワークは,マルチモーダルデータのデータ生成プロセスに配慮し,アライメントを整理する4つの原則を提案し,マルチモーダルデータの課題に対処する。 我々は、ドイツの国会議員がスピーチの中で極右のAfDのメンバーにどう対処するかを分析し、2020年の米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、これらの原則の有用性を説明する。 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。

関連論文リスト

• An Information Criterion for Controlled Disentanglement of Multimodal Data [39.601584166020274]
  マルチモーダル表現学習は、複数のモーダルに固有の情報を関連付けて分解しようとする。 Disentangled Self-Supervised Learning (DisentangledSSL)は、非角表現を学習するための新しい自己教師型アプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T14:57:31Z)
• Multimodal Graph Learning for Generative Tasks [89.44810441463652]
  マルチモーダル学習は、複数のデータモダリティを組み合わせることで、モデルが利用できるデータの種類と複雑さを広げます。 本稿では,マルチモーダルグラフ学習(MMGL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T13:25:03Z)
• Read, Look or Listen? What's Needed for Solving a Multimodal Dataset [7.0430001782867]
  マルチモーダル・データセットを解析するための2段階の手法を提案する。これは、人間のアノテーションの小さなシードを利用して、各マルチモーダル・インスタンスをその処理に必要なモダリティにマッピングする。 ビデオ質問応答データセットであるTVQAに我々のアプローチを適用し、ほとんどの質問が特定のモダリティに対して実質的な偏見を伴わずに単一のモダリティで答えられることを発見した。 我々は、MERLOT Reserveを分析し、テキストや音声よりも画像に基づく質問に苦しむが、聴覚話者の識別にも苦しむことを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T08:02:45Z)
• Multimodal Learning Without Labeled Multimodal Data: Guarantees and Applications [90.6849884683226]
  ラベル付き単調データのみを用いた半教師付き環境における相互作用定量化の課題について検討する。 相互作用の正確な情報理論的定義を用いて、我々の重要な貢献は下界と上界の導出である。 本稿では、これらの理論結果を用いてマルチモーダルモデルの性能を推定し、データ収集をガイドし、様々なタスクに対して適切なマルチモーダルモデルを選択する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T15:44:53Z)
• Collaborative Reasoning on Multi-Modal Semantic Graphs for Video-Grounded Dialogue Generation [53.87485260058957]
  本研究では,対話コンテキストと関連ビデオに基づいて応答を生成するビデオグラウンド・ダイアログ生成について検討する。 本課題の主な課題は,(1)事前学習言語モデル(PLM)に映像データを統合することの難しさである。 異なるモーダルの推論を協調的に行うマルチエージェント強化学習法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T14:45:29Z)
• DIME: Fine-grained Interpretations of Multimodal Models via Disentangled Local Explanations [119.1953397679783]
  我々は,マルチモーダルモデルの解釈における最先端化に注力する。 提案手法であるDIMEは,マルチモーダルモデルの高精度かつきめ細かな解析を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T20:52:47Z)
• Multimodal Image Synthesis and Editing: The Generative AI Era [131.9569600472503]
  マルチモーダル画像合成と編集は 近年 ホットな研究テーマになっている。 近年のマルチモーダル画像合成・編集の進歩を包括的に理解している。 ベンチマークデータセットと評価指標と,それに対応する実験結果について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T10:00:16Z)
• MMGCN: Multimodal Fusion via Deep Graph Convolution Network for Emotion Recognition in Conversation [32.15124603618625]
  本研究では,マルチモーダル融合グラフ畳み込みネットワークMMGCNに基づく新しいモデルを提案する。 MMGCNは、マルチモーダル依存関係を効果的に活用できるだけでなく、話者間の依存性や話者内依存性をモデル化するために話者情報を利用することもできる。 提案したモデルを,IEMOCAPとMELDという2つの公開ベンチマークデータセット上で評価し,MMGCNの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T15:37:02Z)
• Video Sentiment Analysis with Bimodal Information-augmented Multi-Head Attention [7.997124140597719]
  本研究では,複数のモダリティの時系列データを含むビデオの感情分析に注目する。 重要な問題は、これらの異種データをどのように融合するかです。 バイモーダル相互作用に基づいて、より重要なバイモーダル特徴はより大きな重みが割り当てられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-03T12:30:11Z)
• Multimodal Routing: Improving Local and Global Interpretability of Multimodal Language Analysis [103.69656907534456]
  人間中心のタスクに強いパフォーマンスを持つ最近のマルチモーダル学習は、しばしばブラックボックスである。 本稿では,各入力サンプルに対して,入力モダリティと出力表現の重み付けを異なる方法で調整するマルチモーダルルーティングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T13:42:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。