Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Simple Attention-Based Mechanism for Bimodal Emotion Classification

論文の概要: A Simple Attention-Based Mechanism for Bimodal Emotion Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00134v1
Date: Fri, 28 Jun 2024 10:43:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 06:10:29.151477
Title: A Simple Attention-Based Mechanism for Bimodal Emotion Classification
Title（参考訳）: バイモーダル感情分類のための簡単な注意に基づくメカニズム
Authors: Mazen Elabd, Sardar Jaf,
Abstract要約: 本稿では,感情分類のためのテキストおよび音声データに基づいて,注意機構を訓練し,テストしたバイモーダル深層学習アーキテクチャを提案する。我々の発見は、深層学習に基づくアーキテクチャは、異なるタイプのデータ(テキストと音声)に基づいて訓練され、テキストと音声だけで訓練されたアーキテクチャよりも優れていたことを示唆している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Big data contain rich information for machine learning algorithms to utilize when learning important features during classification tasks. Human beings express their emotion using certain words, speech (tone, pitch, speed) or facial expression. Artificial Intelligence approach to emotion classification are largely based on learning from textual information. However, public datasets containing text and speech data provide sufficient resources to train machine learning algorithms for the tack of emotion classification. In this paper, we present novel bimodal deep learning-based architectures enhanced with attention mechanism trained and tested on text and speech data for emotion classification. We report details of different deep learning based architectures and show the performance of each architecture including rigorous error analyses. Our finding suggests that deep learning based architectures trained on different types of data (text and speech) outperform architectures trained only on text or speech. Our proposed attention-based bimodal architecture outperforms several state-of-the-art systems in emotion classification.
Abstract（参考訳）: ビッグデータには、機械学習アルゴリズムが、分類タスク中に重要な特徴を学習する際に利用する、豊富な情報が含まれている。人間は特定の言葉(声、ピッチ、スピード)、表情を使って感情を表現する。感情分類への人工知能のアプローチは、主にテキスト情報からの学習に基づいている。しかし、テキストと音声データを含む公開データセットは、感情分類のタックのために機械学習アルゴリズムを訓練するのに十分なリソースを提供する。本稿では,感情分類のためのテキストデータと音声データに基づいて,注意機構を訓練し,テストしたバイモーダル深層学習に基づく新しいアーキテクチャを提案する。深層学習に基づくアーキテクチャの詳細を報告し、厳密なエラー解析を含む各アーキテクチャの性能を示す。我々の発見は、深層学習に基づくアーキテクチャは、異なるタイプのデータ(テキストと音声)に基づいて訓練され、テキストと音声だけで訓練されたアーキテクチャよりも優れていたことを示唆している。注意に基づくバイモーダルアーキテクチャは感情分類の最先端システムよりも優れています。

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