論文の概要: A Survey of Multimodal Sarcasm Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18882v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 16:17:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:43:57.740274
• Title: A Survey of Multimodal Sarcasm Detection
• Title（参考訳）: マルチモーダルサーカスム検出の実態調査
• Authors: Shafkat Farabi, Tharindu Ranasinghe, Diptesh Kanojia, Yu Kong, Marcos Zampieri,
• Abstract要約: サルカスム(Sarcasm)は、発音の文字通りの意味の反対を伝達するために用いられる修辞的な装置である。 これまでに,マルチモーダルサルカズム検出に関する総合的な調査が報告されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.659528422756416
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• Abstract: Sarcasm is a rhetorical device that is used to convey the opposite of the literal meaning of an utterance. Sarcasm is widely used on social media and other forms of computer-mediated communication motivating the use of computational models to identify it automatically. While the clear majority of approaches to sarcasm detection have been carried out on text only, sarcasm detection often requires additional information present in tonality, facial expression, and contextual images. This has led to the introduction of multimodal models, opening the possibility to detect sarcasm in multiple modalities such as audio, images, text, and video. In this paper, we present the first comprehensive survey on multimodal sarcasm detection - henceforth MSD - to date. We survey papers published between 2018 and 2023 on the topic, and discuss the models and datasets used for this task. We also present future research directions in MSD.
• Abstract（参考訳）: サルカスム(Sarcasm)は、発音の文字通りの意味の反対を伝達するために用いられる修辞的な装置である。 Sarcasm はソーシャルメディアやその他のコンピュータによるコミュニケーションで広く使われており、自動的に識別する計算モデルの利用を動機付けている。 サルカズム検出へのアプローチの大多数はテキストのみで行われているが、サルカズム検出にはトナリティ、表情、文脈画像などの追加情報が必要であることが多い。 この結果、マルチモーダルモデルが導入され、音声、画像、テキスト、ビデオなどの複数のモードで皮肉を検出することが可能になった。 本稿では,MSDによるマルチモーダルサルカズム検出に関する総合的な調査を,これまでに初めて紹介する。 このトピックに関する2018年から2023年の間に公開された論文を調査し、このタスクに使用されるモデルとデータセットについて論じる。 また,MSDにおける今後の研究方針について述べる。

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