論文の概要: Evaluation of data inconsistency for multi-modal sentiment analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03004v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 07:11:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 19:39:21.336200
- Title: Evaluation of data inconsistency for multi-modal sentiment analysis
- Title(参考訳): マルチモーダル感情分析におけるデータ整合性の評価
- Authors: Yufei Wang, Mengyue Wu,
- Abstract要約: 感情意味の不整合は、マルチモーダル感情分析におけるユビキタスな課題である。
本研究は、新たな課題を提示し、感情分析システムの今後の発展に有用な洞察を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.332527596452625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Emotion semantic inconsistency is an ubiquitous challenge in multi-modal sentiment analysis (MSA). MSA involves analyzing sentiment expressed across various modalities like text, audio, and videos. Each modality may convey distinct aspects of sentiment, due to subtle and nuanced expression of human beings, leading to inconsistency, which may hinder the prediction of artificial agents. In this work, we introduce a modality conflicting test set and assess the performance of both traditional multi-modal sentiment analysis models and multi-modal large language models (MLLMs). Our findings reveal significant performance degradation across traditional models when confronted with semantically conflicting data and point out the drawbacks of MLLMs when handling multi-modal emotion analysis. Our research presents a new challenge and offer valuable insights for the future development of sentiment analysis systems.
- Abstract(参考訳): 感情意味の不整合は、マルチモーダル感情分析(MSA)におけるユビキタスな課題である。
MSAは、テキスト、オーディオ、ビデオなど、さまざまなモードで表現される感情を分析する。
それぞれのモダリティは、人間の微妙でニュアンスな表現のために、感情の異なる側面を伝達し、不整合を招き、人工エージェントの予測を妨げる可能性がある。
本研究では,従来のマルチモーダル感情分析モデルとマルチモーダル大言語モデル(MLLM)の性能評価を行う。
本研究は,従来のモデルにおいて,意味的に矛盾するデータに直面する場合と,マルチモーダル感情分析におけるMLLMの欠点を指摘するものである。
本研究は、新たな課題を提示し、感情分析システムの今後の発展に有用な洞察を提供する。
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