論文の概要: Large Language Models Meet Text-Centric Multimodal Sentiment Analysis: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08068v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 10:36:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 17:24:58.057125
• Title: Large Language Models Meet Text-Centric Multimodal Sentiment Analysis: A Survey
• Title（参考訳）: テキスト中心型マルチモーダル感性分析を伴う大規模言語モデル:調査
• Authors: Hao Yang, Yanyan Zhao, Yang Wu, Shilong Wang, Tian Zheng, Hongbo Zhang, Wanxiang Che, Bing Qin,
• Abstract要約: ChatGPTは、テキスト中心のマルチモーダルタスクに大規模言語モデル(LLM)を適用する大きな可能性を開く。 既存のLLMがテキスト中心のマルチモーダル感情分析タスクにどのように適応できるかは、まだ不明である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.84302144454443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compared to traditional sentiment analysis, which only considers text, multimodal sentiment analysis needs to consider emotional signals from multimodal sources simultaneously and is therefore more consistent with the way how humans process sentiment in real-world scenarios. It involves processing emotional information from various sources such as natural language, images, videos, audio, physiological signals, etc. However, although other modalities also contain diverse emotional cues, natural language usually contains richer contextual information and therefore always occupies a crucial position in multimodal sentiment analysis. The emergence of ChatGPT has opened up immense potential for applying large language models (LLMs) to text-centric multimodal tasks. However, it is still unclear how existing LLMs can adapt better to text-centric multimodal sentiment analysis tasks. This survey aims to (1) present a comprehensive review of recent research in text-centric multimodal sentiment analysis tasks, (2) examine the potential of LLMs for text-centric multimodal sentiment analysis, outlining their approaches, advantages, and limitations, (3) summarize the application scenarios of LLM-based multimodal sentiment analysis technology, and (4) explore the challenges and potential research directions for multimodal sentiment analysis in the future.
• Abstract（参考訳）: テキストのみを考慮した従来の感情分析と比較して、マルチモーダル感情分析は、マルチモーダルソースからの感情信号を同時に考慮する必要がある。 自然言語、画像、ビデオ、オーディオ、生理的信号など、さまざまなソースからの感情情報を処理する。 しかし、他のモダリティは多様な感情的な手がかりも含んでいるが、自然言語は通常より豊かな文脈情報を含んでいるため、マルチモーダル感情分析において常に重要な位置を占める。 ChatGPTの出現は、テキスト中心のマルチモーダルタスクに大規模言語モデル(LLM)を適用する大きな可能性を開く。 しかし、既存のLLMがテキスト中心のマルチモーダル感情分析タスクにどのように適応できるかは、まだ不明である。 本研究の目的は,(1)テキスト中心のマルチモーダル感情分析タスクにおける最近の研究の総合的なレビュー,(2)テキスト中心のマルチモーダル感情分析におけるLCMの可能性,(3)LLMに基づくマルチモーダル感情分析技術の応用シナリオの概要,(4)将来的なマルチモーダル感情分析の課題と今後の研究方向性について考察することである。

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