論文の概要: DualKanbaFormer: An Efficient Selective Sparse Framework for Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15379v3
• Date: Sat, 19 Apr 2025 17:40:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 13:17:26.866842
• Title: DualKanbaFormer: An Efficient Selective Sparse Framework for Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: Dual KanbaFormer:マルチモーダルアスペクトに基づく知覚分析のための効率的な選択スパースフレームワーク
• Authors: Adamu Lawan, Juhua Pu, Haruna Yunusa, Muhammad Lawan, Aliyu Umar, Adamu Sani Yahya, Mahmoud Basi,
• Abstract要約: マルチモーダル解析のための並列テキストおよびVisual KanbaFormerモジュールを利用する新しいフレームワークであるDual KanbaFormerを紹介する。 当社のアプローチでは、アスペクト指向スパース注意(ADSA)を導入して、粗粒度の凝集とアスペクト指向の精度のためのきめ細かい選択のバランスを取る。 従来のフィードフォワードネットワークと正規化をKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とDyT(Dynamic Tanh)に置き換え、非線形表現性と推論安定性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6187939267100836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis (MABSA) enhances sentiment detection by integrating textual data with complementary modalities, such as images, to provide a more refined and comprehensive understanding of sentiment. However, conventional attention mechanisms, despite notable benchmarks, are hindered by quadratic complexity, limiting their ability to fully capture global contextual dependencies and rich semantic information in both modalities. To address this limitation, we introduce DualKanbaFormer, a novel framework that leverages parallel Textual and Visual KanbaFormer modules for robust multimodal analysis. Our approach incorporates Aspect-Driven Sparse Attention (ADSA) to dynamically balance coarse-grained aggregation and fine-grained selection for aspect-focused precision, ensuring the preservation of both global context awareness and local precision in textual and visual representations. Additionally, we utilize the Selective State Space Model (Mamba) to capture extensive global semantic information across both modalities. Furthermore, We replace traditional feed-forward networks and normalization with Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) and Dynamic Tanh (DyT) to enhance non-linear expressivity and inference stability. To facilitate the effective integration of textual and visual features, we design a multimodal gated fusion layer that dynamically optimizes inter-modality interactions, significantly enhancing the models efficacy in MABSA tasks. Comprehensive experiments on two publicly available datasets reveal that DualKanbaFormer consistently outperforms several state-of-the-art (SOTA) models.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・アスペクトに基づく感性分析(MABSA)は、感情のより洗練され包括的な理解を提供するために、画像などの相補的なモダリティとテキストデータを統合することにより感情検出を強化する。 しかし、従来の注意機構は、顕著なベンチマークにもかかわらず、2次的な複雑さによって妨げられ、グローバルなコンテキスト依存とリッチなセマンティック情報を両モードで完全にキャプチャする能力が制限される。 この制限に対処するため、我々はDual KanbaFormerという並列テキストおよびVisual KanbaFormerモジュールを堅牢なマルチモーダル解析に活用する新しいフレームワークを紹介した。 本手法はアスペクト駆動スパース注意(Aspect-Driven Sparse Attention,ADSA)を導入し,大域的文脈認識と局所的精度の両面をテキストおよび視覚的表現で確実に維持し,粗粒度と微粒度の選択を動的にバランスさせる。 さらに,Selective State Space Model (Mamba) を用いて,両モードのグローバルなセマンティック情報を収集する。 さらに、従来のフィードフォワードネットワークと正規化をKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とDyT(Dynamic Tanh)に置き換え、非線形表現性と推論安定性を向上させる。 テキストと視覚的特徴の効果的な統合を容易にするため,マルチモーダルゲート融合層を設計し,モーダル間相互作用を動的に最適化し,MABSAタスクにおけるモデルの有効性を大幅に向上させる。 2つの公開データセットに関する総合的な実験により、DualKanbaFormerが一貫していくつかの最先端(SOTA)モデルを上回っていることが明らかになった。

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