論文の概要: Generative Emotion Cause Explanation in Multimodal Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02430v2
- Date: Tue, 03 Jun 2025 07:51:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:31.792533
- 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, Zhitao Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,MECEC(Task-textbfMultimodal Emotion Cause Explanation in Conversation)を紹介する。
本課題は,会話のマルチモーダルな文脈に基づいて,感情を誘発する理由を明確かつ直感的に記述した要約を生成することを目的とする。
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）: 22.476961519338474
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- 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 employs an utterance selection method within a single textual modality to locate causal utterances. This approach remains limited to coarse-grained assessments, lacks nuanced explanations of emotional causation, and demonstrates inadequate capability in identifying multimodal emotional triggers. Therefore, we introduce a task-\textbf{Multimodal Emotion Cause Explanation in Conversation (MECEC)}. This task aims to generate a summary based on the multimodal context of conversations, clearly and intuitively describing the reasons that trigger a given emotion. To adapt to this task, we develop a new dataset (ECEM) based on the MELD dataset. ECEM combines video clips with detailed explanations of character emotions, helping to explore the causal factors behind emotional expression 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 outperforms several excellent baselines. Code and dataset are available at https://github.com/3222345200/FAME-Net.
- 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、感情の原因に関する既存の研究は、典型的には、因果的発話を特定するために、単一のテキストモーダル内で発話選択法を用いる。
このアプローチはいまだに粗い評価に限られており、感情的因果関係の微妙な説明が欠如しており、マルチモーダルな感情的引き金を特定する能力が不十分であることを示している。
そこで本研究では,会話におけるタスク-\textbf{Multimodal Emotion Cause Explanation in Conversation (MECEC)を紹介する。
本課題は,会話のマルチモーダルな文脈に基づいて,感情を誘発する理由を明確かつ直感的に記述した要約を生成することを目的とする。
この課題に適応するために,MELDデータセットに基づく新しいデータセット(ECEM)を開発する。
ECEMは、ビデオクリップとキャラクターの感情の詳細な説明を組み合わせることで、マルチモーダル会話における感情表現の背後にある因果的要因を探索する。
FAME-Netという新たなアプローチが提案され、映像データを分析し、映像中の表情を通して伝達される感情を正確に解釈するLarge Language Models(LLM)の力を利用する。
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ベースラインを上回る性能を示した。
コードとデータセットはhttps://github.com/3222345200/FAME-Netで公開されている。
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