Fugu-MT 論文翻訳(概要): DualKanbaFormer: Kolmogorov-Arnold Networks and State Space Model DualKanbaFormer: Kolmogorov-Arnold Networks and State Space Model Transformer for Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis

論文の概要: DualKanbaFormer: Kolmogorov-Arnold Networks and State Space Model DualKanbaFormer: Kolmogorov-Arnold Networks and State Space Model Transformer for Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15379v1
Date: Tue, 27 Aug 2024 19:33:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-29 17:52:31.924152
Title: DualKanbaFormer: Kolmogorov-Arnold Networks and State Space Model DualKanbaFormer: Kolmogorov-Arnold Networks and State Space Model Transformer for Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis
Title（参考訳）: Dual KanbaFormer: Kolmogorov-Arnold Networks and State Space Model DualKanbaFormer: Kolmogorov-Arnold Networks and State Space Model Transformer for Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis
Authors: Adamu Lawan, Juhua Pu, Haruna Yunusa, Muhammad Lawan, Aliyu Umar, Adamu Sani Yahya,
Abstract要約: マルチモーダルアスペクトベースの感情分析(MABSA)は、テキストと画像のような他のデータ型を組み合わせることで感情検出を強化する。我々はKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とSelective State Space Model(Mamba) Transformer(DualKanbaFormer)を提案する。我々のモデルは、2つの公開データセットに関する最新技術(SOTA)研究より優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6498237940960344
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multimodal aspect-based sentiment analysis (MABSA) enhances sentiment detection by combining text with other data types like images. However, despite setting significant benchmarks, attention mechanisms exhibit limitations in efficiently modelling long-range dependencies between aspect and opinion targets within the text. They also face challenges in capturing global-context dependencies for visual representations. To this end, we propose Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) and Selective State Space model (Mamba) transformer (DualKanbaFormer), a novel architecture to address the above issues. We leverage the power of Mamba to capture global context dependencies, Multi-head Attention (MHA) to capture local context dependencies, and KANs to capture non-linear modelling patterns for both textual representations (textual KanbaFormer) and visual representations (visual KanbaFormer). Furthermore, we fuse the textual KanbaFormer and visual KanbaFomer with a gated fusion layer to capture the inter-modality dynamics. According to extensive experimental results, our model outperforms some state-of-the-art (SOTA) studies on two public datasets.
Abstract（参考訳）: マルチモーダルアスペクトベースの感情分析(MABSA)は、テキストと画像のような他のデータ型を組み合わせることで感情検出を強化する。しかし、重要なベンチマークの設定にもかかわらず、注意機構はテキスト内のアスペクトと意見対象間の長距離依存関係を効率的にモデル化する際の限界を示す。また、ビジュアル表現のグローバルコンテキスト依存をキャプチャする上でも、課題に直面している。そこで本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とSelective State Space Model(Mamba) Transformer(DualKanbaFormer)を提案する。我々はMambaの力を利用して、グローバルなコンテキスト依存をキャプチャし、MHA(Multi-head Attention)を使ってローカルなコンテキスト依存をキャプチャし、Kansはテキスト表現(textual KanbaFormer)とビジュアル表現(visual KanbaFormer)の両方の非線形モデリングパターンをキャプチャします。さらに,テキスト形式のkanbaFormerとビジュアルなkanbaFomerをゲート融合層で融合させて,モーダリティ間のダイナミクスを捉える。大規模な実験結果によると、我々のモデルは2つの公開データセットに関する最新技術(SOTA)研究より優れています。

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