論文の概要: EmoLLM: Multimodal Emotional Understanding Meets Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16442v2
• Date: Sat, 29 Jun 2024 14:32:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 12:51:40.303571
• Title: EmoLLM: Multimodal Emotional Understanding Meets Large Language Models
• Title（参考訳）: EmoLLM: 大規模言語モデルを扱うマルチモーダル感情理解
• Authors: Qu Yang, Mang Ye, Bo Du,
• Abstract要約: マルチモーダル・大規模言語モデル(MLLM)は、目的とするマルチモーダル認識タスクにおいて顕著な性能を達成している。 しかし、主観的、感情的にニュアンスのあるマルチモーダルコンテンツを解釈する能力はほとんど解明されていない。 EmoLLMは、マルチモーダルな感情理解のための新しいモデルであり、2つのコア技術が組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.179731667080326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal large language models (MLLMs) have achieved remarkable performance on objective multimodal perception tasks, but their ability to interpret subjective, emotionally nuanced multimodal content remains largely unexplored. Thus, it impedes their ability to effectively understand and react to the intricate emotions expressed by humans through multimodal media. To bridge this gap, we introduce EmoBench, the first comprehensive benchmark designed specifically to evaluate the emotional capabilities of MLLMs across five popular emotional tasks, using a diverse dataset of 287k images and videos paired with corresponding textual instructions. Meanwhile, we propose EmoLLM, a novel model for multimodal emotional understanding, incorporating with two core techniques. 1) Multi-perspective Visual Projection, it captures diverse emotional cues from visual data from multiple perspectives. 2) EmoPrompt, it guides MLLMs to reason about emotions in the correct direction. Experimental results demonstrate that EmoLLM significantly elevates multimodal emotional understanding performance, with an average improvement of 12.1% across multiple foundation models on EmoBench. Our work contributes to the advancement of MLLMs by facilitating a deeper and more nuanced comprehension of intricate human emotions, paving the way for the development of artificial emotional intelligence capabilities with wide-ranging applications in areas such as human-computer interaction, mental health support, and empathetic AI systems. Code, data, and model will be released.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、客観的なマルチモーダル認識タスクにおいて顕著なパフォーマンスを達成しているが、主観的、感情的にニュアンスのあるマルチモーダルコンテンツを解釈する能力は、まだ明らかにされていない。 したがって、マルチモーダルメディアを通じて人間によって表現される複雑な感情を効果的に理解し、反応する能力を妨げる。 このギャップを埋めるために、私たちはEmoBenchという5つの一般的な感情課題におけるMLLMの感情能力を評価するために設計された最初の総合的なベンチマークを紹介します。 本研究では,マルチモーダルな感情理解モデルであるEmoLLMを提案する。 1)マルチパースペクティブ・ビジュアル・プロジェクションでは,複数の視点から視覚データから多様な感情的手がかりを捉えている。 2) EmoPromptでは, MLLMが正しい方向への感情を判断できるように誘導する。 実験の結果、EmoLLMはマルチモーダルな感情理解性能を著しく向上させ、EmoBench上の複数の基礎モデルに対して平均12.1%改善した。 我々の研究は、人間とコンピュータの相互作用、メンタルヘルスのサポート、共感的AIシステムといった分野における幅広い応用によって、複雑な人間の感情のより深い、よりニュアンスな理解を促進することによって、MLLMの進歩に寄与する。 コード、データ、モデルがリリースされる。

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