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: 翻訳完了
• 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。

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