論文の概要: Generative Emotion Cause Explanation in Multimodal Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02430v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 09:16:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:02:21.521725
• Title: Generative Emotion Cause Explanation in Multimodal Conversations
• Title（参考訳）: 多モーダル会話における生成的感情の原因説明
• Authors: Lin Wang, Xiaocui Yang, Shi Feng, Daling Wang, Yifei Zhang,
• Abstract要約: 我々は、新しいタスク textbfMultimodal textbfConversation textbfEmotion textbfCause textbfExplanation (MCECE)を提案する。 マルチモーダル会話シナリオにおいて、ターゲット発話に対する感情的原因を詳細に説明することを目的としている。 FAME-Netという新しいアプローチが提案され、ビデオの表情を通して、視覚データを解析し、感情を正確に解釈するLarge Language Models(LLMs)の力を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.39751445330256
• License:
• Abstract: Multimodal conversation, a crucial form of human communication, carries rich emotional content, making the exploration of the causes of emotions within it a research endeavor of significant importance. However, existing research on the causes of emotions typically uses clause selection methods to locate the reason utterance, without providing a detailed explanation of the emotional causes. In this paper, we propose a new task, \textbf{M}ultimodal \textbf{C}onversation \textbf{E}motion \textbf{C}ause \textbf{E}xplanation (MCECE), aiming to generate a detailed explanation of the emotional cause to the target utterance within a multimodal conversation scenario. Building upon the MELD dataset, we develop a new dataset (ECEM) that integrates video clips with detailed explanations of character emotions, facilitating an in-depth examination of the causal factors behind emotional expressions in multimodal conversations.A novel approach, FAME-Net, is further proposed, that harnesses the power of Large Language Models (LLMs) to analyze visual data and accurately interpret the emotions conveyed through facial expressions in videos. By exploiting the contagion effect of facial emotions, FAME-Net effectively captures the emotional causes of individuals engaged in conversations. Our experimental results on the newly constructed dataset show that FAME-Net significantly outperforms several excellent large language model baselines. Code and dataset are available at \url{https://github.com/3222345200/ECEMdataset.git}
• Abstract（参考訳）: ヒューマンコミュニケーションの重要な形態であるマルチモーダル会話は、豊かな感情的内容を持ち、その中の感情の原因を探究することが重要な研究課題である。 しかしながら、感情の原因に関する既存の研究は、感情の原因を詳細に説明することなく、通常、理由の発声を見つけるために節選択法を用いている。 本稿では,マルチモーダル会話シナリオにおけるターゲット発話に対する感情的原因を詳細に説明することを目的とした,新しいタスクである「textbf{M}ultimodal \textbf{C}onversation \textbf{E}motion \textbf{C}ause \textbf{E}xplanation (MCECE)」を提案する。 MELDデータセットに基づいて、映像クリップと感情の詳細な説明を統合し、マルチモーダルな会話における感情表現の背後にある因果的要因の深い検証を容易にする新しいデータセット(ECEM)を開発する。また、大規模言語モデル(LLM)の力を活用して、映像内の表情を通して伝達される感情を正確に解釈する新たなアプローチであるFAME-Netを提案する。 顔の感情の伝染効果を利用して、FAME-Netは会話に従事する個人の感情的原因を効果的に捉える。 新たに構築したデータセットに対する実験結果から,FAME-Netはいくつかの優れた大規模言語モデルベースラインを著しく上回っていることがわかった。 コードとデータセットは \url{https://github.com/3222345200/ECEMdataset.git} で入手できる。

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