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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08068v2
• Date: Fri, 16 Aug 2024 10:50:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 19:52:42.523712
• 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, Zongyang Ma, 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）: 66.166184609616
• 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。

関連論文リスト

• PanoSent: A Panoptic Sextuple Extraction Benchmark for Multimodal Conversational Aspect-based Sentiment Analysis [74.41260927676747]
  本稿では,マルチモーダル対話感分析(ABSA)を導入することでギャップを埋める。 タスクをベンチマークするために、手動と自動の両方で注釈付けされたデータセットであるPanoSentを構築し、高品質、大規模、マルチモーダル、マルチ言語主義、マルチシナリオを特徴とし、暗黙の感情要素と明示的な感情要素の両方をカバーする。 課題を効果的に解決するために,新しい多モーダルな大規模言語モデル(すなわちSentica)とパラフレーズベースの検証機構とともに,新しい感覚の連鎖推論フレームワークを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-18T13:51:01Z)
• A Comprehensive Review of Multimodal Large Language Models: Performance and Challenges Across Different Tasks [74.52259252807191]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、単一のモダリティシステムの能力を超えた現実世界のアプリケーションの複雑さに対処する。 本稿では,自然言語,視覚,音声などのマルチモーダルタスクにおけるMLLMの応用を体系的に整理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T15:14:53Z)
• Evaluation of data inconsistency for multi-modal sentiment analysis [20.332527596452625]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T07:11:56Z)
• M2SA: Multimodal and Multilingual Model for Sentiment Analysis of Tweets [4.478789600295492]
  本稿では,既存のテキスト型Twitter感情データセットを,簡単なキュレーションプロセスを通じてマルチモーダルフォーマットに変換する。 本研究は,研究コミュニティにおける感情関連研究の新たな道を開くものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T09:11:58Z)
• WisdoM: Improving Multimodal Sentiment Analysis by Fusing Contextual World Knowledge [73.76722241704488]
  大規模視覚言語モデル(LVLM)から引き起こされる文脈的世界知識を利用してマルチモーダル感情分析を行うプラグインフレームワークWisdoMを提案する。 我々の手法は、いくつかの最先端手法よりも大幅に改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T16:08:07Z)
• Sentiment Analysis in the Era of Large Language Models: A Reality Check [69.97942065617664]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の様々な感情分析タスクの実行能力について検討する。 26のデータセット上の13のタスクのパフォーマンスを評価し、ドメイン固有のデータセットに基づいて訓練された小言語モデル(SLM)と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T10:45:25Z)
• DiaASQ : A Benchmark of Conversational Aspect-based Sentiment Quadruple Analysis [84.80347062834517]
  本稿では,対話における目標視差感の4倍を検出することを目的としたDiaASQを紹介する。 中国語と英語の両方で大規模なDiaASQデータセットを手作業で構築する。 我々は、タスクをベンチマークするニューラルネットワークを開発し、エンドツーエンドの4倍の予測を効果的に実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T17:18:20Z)
• Multilingual Multimodality: A Taxonomical Survey of Datasets, Techniques, Challenges and Opportunities [10.721189858694396]
  マルチ言語とマルチモーダル(MultiX)ストリームの統合について検討する。 我々は、並列アノテーションで研究された言語、金または銀のデータを調べ、これらのモダリティと言語がモデリングにおいてどのように相互作用するかを理解する。 モデリングアプローチの長所と短所とともに、どのシナリオを確実に使用できるのかをよりよく理解するために、モデリングアプローチについて説明します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-30T21:46:01Z)
• A Novel Context-Aware Multimodal Framework for Persian Sentiment Analysis [19.783517380422854]
  まず,800以上の発話からなるペルシャのマルチモーダルデータセットについて述べる。 文脈対応型マルチモーダル感情分析フレームワークを提案する。 我々は,感情的クロスモーダル情報を統合するために,意思決定レベル(後期)と機能レベル(早期)の融合手法の両方を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-03T19:09:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。