論文の概要: Tracing Intricate Cues in Dialogue: Joint Graph Structure and Sentiment Dynamics for Multimodal Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21536v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 11:47:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 18:02:39.936484
• Title: Tracing Intricate Cues in Dialogue: Joint Graph Structure and Sentiment Dynamics for Multimodal Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 対話における複雑なキューの追跡:マルチモーダル感情認識のための共同グラフ構造と知覚ダイナミクス
• Authors: Jiang Li, Xiaoping Wang, Zhigang Zeng,
• Abstract要約: マルチモーダル対話における複雑な感情的手がかりを追跡するために,GraphSmileという新しい手法が提案されている。 GraphSmileは2つの重要なコンポーネント、すなわちGSFとSDPモジュールから構成される。 複数のベンチマークにおける実証的な結果は、GraphSmileが複雑な感情的および感情的パターンを処理可能であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.12407597998884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal emotion recognition in conversation (MERC) has garnered substantial research attention recently. Existing MERC methods face several challenges: (1) they fail to fully harness direct inter-modal cues, possibly leading to less-than-thorough cross-modal modeling; (2) they concurrently extract information from the same and different modalities at each network layer, potentially triggering conflicts from the fusion of multi-source data; (3) they lack the agility required to detect dynamic sentimental changes, perhaps resulting in inaccurate classification of utterances with abrupt sentiment shifts. To address these issues, a novel approach named GraphSmile is proposed for tracking intricate emotional cues in multimodal dialogues. GraphSmile comprises two key components, i.e., GSF and SDP modules. GSF ingeniously leverages graph structures to alternately assimilate inter-modal and intra-modal emotional dependencies layer by layer, adequately capturing cross-modal cues while effectively circumventing fusion conflicts. SDP is an auxiliary task to explicitly delineate the sentiment dynamics between utterances, promoting the model's ability to distinguish sentimental discrepancies. Furthermore, GraphSmile is effortlessly applied to multimodal sentiment analysis in conversation (MSAC), forging a unified multimodal affective model capable of executing MERC and MSAC tasks. Empirical results on multiple benchmarks demonstrate that GraphSmile can handle complex emotional and sentimental patterns, significantly outperforming baseline models.
• Abstract（参考訳）: 近年,会話におけるマルチモーダル感情認識 (MERC) が注目されている。 既存のMERC手法では,(1)モーダル間の直接的手がかりを十分に活用できないこと,(2)モーダル間モデリングの精度が低いこと,(2)同一かつ異なるモダリティから情報を同時に抽出すること,(3)動的感情変化を検出するために必要な機敏さが欠如していること,(3)突然の感情変化を伴う発話の分類が不正確なこと,など,いくつかの課題に直面している。 これらの問題に対処するために、マルチモーダル対話における複雑な感情的手がかりを追跡するために、GraphSmileという新しいアプローチが提案されている。 GraphSmileは2つの重要なコンポーネント、すなわちGSFとSDPモジュールから構成される。 GSFはグラフ構造を巧みに利用し、相互依存層と相互依存層を層ごとに交互に同化し、相互依存層を適切に捕捉し、核融合の衝突を効果的に回避する。 SDPは、発話間の感情のダイナミクスを明確に説明し、感情の相違を識別するモデルの能力を促進する補助的なタスクである。 さらに、GraphSmileは会話におけるマルチモーダル感情分析(MSAC)に適用され、MERCおよびMSACタスクの実行が可能な統合マルチモーダル感情モデルが構築される。 複数のベンチマークにおける実証的な結果は、GraphSmileが複雑な感情的および感情的パターンを処理できることを示し、ベースラインモデルよりも大幅に優れています。

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