論文の概要: Alignment Helps Make the Most of Multimodal Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08454v3
- Date: Mon, 23 Jun 2025 13:51:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.166767
- 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: 政治学者は一般的に、マルチモーダルなデータを整列しない。
アライメントの選択をガイドする決定ツリーを導入することで、我々のフレームワークはアライメントの未解決の可能性を強調します。
我々は、米国の大統領選挙キャンペーン広告におけるトナリティの予測と、ドイツの議会演説の横断的なクエリという2つの応用を通して、アライメントの分析価値を説明する。
- 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: Political scientists increasingly analyze multimodal data. However, the effective analysis of such data requires aligning information across different modalities. In our paper, we demonstrate the significance of such alignment. Informed by a systematic review of 2,703 papers, we find that political scientists typically do not align their multimodal data. Introducing a decision tree that guides alignment choices, our framework highlights alignment's untapped potential and provides concrete advice in research design and modeling decisions. We illustrate alignment's analytical value through two applications: predicting tonality in U.S. presidential campaign ads and cross-modal querying of German parliamentary speeches to examine responses to the far-right AfD.
- Abstract（参考訳）: 政治学者はますます多モーダルデータを分析している。
しかし、そのようなデータを効果的に分析するには、様々なモダリティにまたがる情報を整列する必要がある。
本稿では,このようなアライメントの重要性を実証する。
2,703件の論文の体系的なレビューによって、政治科学者は通常、そのマルチモーダルデータを整列しないことがわかった。
我々のフレームワークは、アライメントの選択をガイドする決定ツリーを導入し、アライメントの未解決の可能性を強調し、研究設計とモデリング決定に具体的なアドバイスを提供する。
我々は、米国の大統領選挙キャンペーン広告におけるトナリティの予測と、極右AfDに対する反応を調べるためのドイツの議会演説の横断的なクエリの2つの応用を通して、アライメントの分析価値を説明する。
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