論文の概要: PTA: Enhancing Multimodal Sentiment Analysis through Pipelined Prediction and Translation-based Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00017v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 13:26:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 22:56:33.176838
• Title: PTA: Enhancing Multimodal Sentiment Analysis through Pipelined Prediction and Translation-based Alignment
• Title（参考訳）: PTA:パイプライン予測と翻訳に基づくアライメントによるマルチモーダル感性分析の強化
• Authors: Shezheng Song, Shasha Li, Shan Zhao, Chengyu Wang, Xiaopeng Li, Jie Yu, Qian Wan, Jun Ma, Tianwei Yan, Wentao Ma, Xiaoguang Mao,
• Abstract要約: マルチモーダル・アスペクトベース感情分析(MABSA)は、意見のきめ細かい理解を目的としている。 伝統的に、MABSA法は側面と感情を同時に識別するために共同予測手法を用いている。 本稿では、まずその側面を予測し、次に翻訳に基づくアライメント(TBA)を用いて、画像利用を改善するためにマルチモーダルなセマンティック一貫性を向上させるパイプラインフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.70859235594373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multimodal aspect-based sentiment analysis (MABSA) aims to understand opinions in a granular manner, advancing human-computer interaction and other fields. Traditionally, MABSA methods use a joint prediction approach to identify aspects and sentiments simultaneously. However, we argue that joint models are not always superior. Our analysis shows that joint models struggle to align relevant text tokens with image patches, leading to misalignment and ineffective image utilization. In contrast, a pipeline framework first identifies aspects through MATE (Multimodal Aspect Term Extraction) and then aligns these aspects with image patches for sentiment classification (MASC: Multimodal Aspect-Oriented Sentiment Classification). This method is better suited for multimodal scenarios where effective image use is crucial. We present three key observations: (a) MATE and MASC have different feature requirements, with MATE focusing on token-level features and MASC on sequence-level features; (b) the aspect identified by MATE is crucial for effective image utilization; and (c) images play a trivial role in previous MABSA methods due to high noise. Based on these observations, we propose a pipeline framework that first predicts the aspect and then uses translation-based alignment (TBA) to enhance multimodal semantic consistency for better image utilization. Our method achieves state-of-the-art (SOTA) performance on widely used MABSA datasets Twitter-15 and Twitter-17. This demonstrates the effectiveness of the pipeline approach and its potential to provide valuable insights for future MABSA research. For reproducibility, the code and checkpoint will be released.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・アスペクトベース感情分析(MABSA)は,人間とコンピュータの相互作用や他の分野の理解を促進することを目的としている。 伝統的に、MABSA法は側面と感情を同時に識別するために共同予測手法を用いている。 しかし、関節モデルは必ずしも優れているとは限らない。 分析の結果,結合モデルは関連テキストトークンと画像パッチの整合に苦慮し,不整合や画像利用の非効率化につながることがわかった。 対照的に、パイプラインフレームワークはまずMATE(Multimodal Aspect Term extract)を通してアスペクトを特定し、そのアスペクトを感情分類のためのイメージパッチ(MASC: Multimodal Aspect-Oriented Sentiment Classification)と整合させる。 この方法は、効果的な画像利用が不可欠であるマルチモーダルシナリオに適している。 3つの重要な観察結果が提示される。 (a)MATEとMASCは異なる機能要件を持ち、MATEはトークンレベルの機能にフォーカスし、MASCはシーケンスレベルの機能にフォーカスする。 b)MATEで識別される側面は、画像の有効利用に不可欠である。 (c) 画像は, 従来のMABSA法ではノイズが大きいため, 簡単な役割を担っている。 これらの観測に基づいて、まずその側面を予測し、次に翻訳に基づくアライメント(TBA)を用いて、画像利用を改善するためのマルチモーダルなセマンティック一貫性を向上させるパイプラインフレームワークを提案する。 提案手法は,広く使用されているTwitter-15とTwitter-17のMABSAデータセット上でのSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。 これはパイプラインアプローチの有効性と、将来のMABSA研究に価値ある洞察を提供する可能性を示している。 再現性のために、コードとチェックポイントがリリースされる。

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