論文の概要: Utilizing Large Language Models for Event Deconstruction to Enhance Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14150v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 03:40:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:27:07.974657
• Title: Utilizing Large Language Models for Event Deconstruction to Enhance Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: イベントデコンストラクションのための大規模言語モデルの利用によるマルチモーダルアスペクトに基づく感性分析
• Authors: Xiaoyong Huang, Heli Sun, Qunshu Gao, Wenjie Huang, Ruichen Cao,
• Abstract要約: 本稿では,イベント分解のためのLarge Language Models (LLMs)を導入し,マルチモーダル・アスペクト・ベース・センチメント分析(MABSA-RL)のための強化学習フレームワークを提案する。 実験の結果,MABSA-RLは2つのベンチマークデータセットにおいて既存手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1329326061804816
• License:
• Abstract: With the rapid development of the internet, the richness of User-Generated Contentcontinues to increase, making Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis (MABSA) a research hotspot. Existing studies have achieved certain results in MABSA, but they have not effectively addressed the analytical challenges in scenarios where multiple entities and sentiments coexist. This paper innovatively introduces Large Language Models (LLMs) for event decomposition and proposes a reinforcement learning framework for Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis (MABSA-RL) framework. This framework decomposes the original text into a set of events using LLMs, reducing the complexity of analysis, introducing reinforcement learning to optimize model parameters. Experimental results show that MABSA-RL outperforms existing advanced methods on two benchmark datasets. This paper provides a new research perspective and method for multimodal aspect-level sentiment analysis.
• Abstract（参考訳）: インターネットの急速な発展に伴い、ユーザ生成コンテンツコンテントの豊かさが増し、マルチモーダルアスペクトベースセンチメント分析(MABSA)が研究ホットスポットとなる。 既存の研究はMABSAで一定の成果を上げているが、複数の実体と感情が共存するシナリオにおいて、分析上の課題に効果的に対処していない。 本稿では,イベント分解のための大規模言語モデル(LLM)を革新的に導入し,マルチモーダル・アスペクト・ベース・センチメント分析(MABSA-RL)フレームワークのための強化学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、元のテキストをLSMを使って一連のイベントに分解し、分析の複雑さを減らし、モデルパラメータを最適化するための強化学習を導入する。 実験の結果,MABSA-RLは2つのベンチマークデータセットにおいて既存手法よりも優れていた。 本稿では,マルチモーダルなアスペクトレベルの感情分析のための新しい研究視点と方法を提案する。

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