論文の概要: PanoSent: A Panoptic Sextuple Extraction Benchmark for Multimodal Conversational Aspect-based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09481v2
- Date: Mon, 9 Sep 2024 15:57:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 01:05:18.079450
- Title: PanoSent: A Panoptic Sextuple Extraction Benchmark for Multimodal Conversational Aspect-based Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: PanoSent:マルチモーダル対話型アスペクトベース感性分析のためのパノプティカル指数抽出ベンチマーク
- Authors: Meng Luo, Hao Fei, Bobo Li, Shengqiong Wu, Qian Liu, Soujanya Poria, Erik Cambria, Mong-Li Lee, Wynne Hsu,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.41260927676747
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While existing Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) has received extensive effort and advancement, there are still gaps in defining a more holistic research target seamlessly integrating multimodality, conversation context, fine-granularity, and also covering the changing sentiment dynamics as well as cognitive causal rationales. This paper bridges the gaps by introducing a multimodal conversational ABSA, where two novel subtasks are proposed: 1) Panoptic Sentiment Sextuple Extraction, panoramically recognizing holder, target, aspect, opinion, sentiment, rationale from multi-turn multi-party multimodal dialogue. 2) Sentiment Flipping Analysis, detecting the dynamic sentiment transformation throughout the conversation with the causal reasons. To benchmark the tasks, we construct PanoSent, a dataset annotated both manually and automatically, featuring high quality, large scale, multimodality, multilingualism, multi-scenarios, and covering both implicit and explicit sentiment elements. To effectively address the tasks, we devise a novel Chain-of-Sentiment reasoning framework, together with a novel multimodal large language model (namely Sentica) and a paraphrase-based verification mechanism. Extensive evaluations demonstrate the superiority of our methods over strong baselines, validating the efficacy of all our proposed methods. The work is expected to open up a new era for the ABSA community, and thus all our codes and data are open at https://PanoSent.github.io/
- Abstract（参考訳）: 既存のAspect-based Sentiment Analysis (ABSA) は、広範囲の努力と進歩を受けてきたが、マルチモーダル、会話コンテキスト、微粒度をシームレスに統合し、変化する感情のダイナミクスと認知因果的論理を包含する、より包括的な研究ターゲットを定義することにはまだギャップがある。
本稿では,2つの新しいサブタスクが提案されるマルチモーダル対話型ABSAを導入することで,ギャップを埋める。
1) マルチターンマルチモーダル対話からパノラマ的認識, 目標, アスペクト, 意見, 感情, 理性, 合理性を抽出する。
2) 因果関係から会話中における動的感情変化を検知する感性フリップ解析を行った。
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。
提案手法の有効性を検証し,本手法の有効性を検証した。
この作業はABSAコミュニティの新たな時代を開くことが期待されており、私たちのコードとデータはhttps://PanoSent.github.io/で公開されている。
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