論文の概要: Toward Robust Incomplete Multimodal Sentiment Analysis via Hierarchical Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02793v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 04:04:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:01:31.838798
• Title: Toward Robust Incomplete Multimodal Sentiment Analysis via Hierarchical Representation Learning
• Title（参考訳）: 階層的表現学習によるロバスト不完全マルチモーダル感性分析に向けて
• Authors: Mingcheng Li, Dingkang Yang, Yang Liu, Shunli Wang, Jiawei Chen, Shuaibing Wang, Jinjie Wei, Yue Jiang, Qingyao Xu, Xiaolu Hou, Mingyang Sun, Ziyun Qian, Dongliang Kou, Lihua Zhang,
• Abstract要約: マルチモーダル・センティメント・アナリティクス(MSA)は、複数のモーダルを通して人間の感情を理解し、認識することを目的とした重要な研究分野である。 本稿では,不確実なモダリティの下でのタスクのための階層表現学習フレームワーク(HRLF)を提案する。 HRLFは、不確実なモダリティ欠失例において、MSA性能を著しく改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.127950337002776
• License:
• Abstract: Multimodal Sentiment Analysis (MSA) is an important research area that aims to understand and recognize human sentiment through multiple modalities. The complementary information provided by multimodal fusion promotes better sentiment analysis compared to utilizing only a single modality. Nevertheless, in real-world applications, many unavoidable factors may lead to situations of uncertain modality missing, thus hindering the effectiveness of multimodal modeling and degrading the model's performance. To this end, we propose a Hierarchical Representation Learning Framework (HRLF) for the MSA task under uncertain missing modalities. Specifically, we propose a fine-grained representation factorization module that sufficiently extracts valuable sentiment information by factorizing modality into sentiment-relevant and modality-specific representations through crossmodal translation and sentiment semantic reconstruction. Moreover, a hierarchical mutual information maximization mechanism is introduced to incrementally maximize the mutual information between multi-scale representations to align and reconstruct the high-level semantics in the representations. Ultimately, we propose a hierarchical adversarial learning mechanism that further aligns and adapts the latent distribution of sentiment-relevant representations to produce robust joint multimodal representations. Comprehensive experiments on three datasets demonstrate that HRLF significantly improves MSA performance under uncertain modality missing cases.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・センティメント・アナリティクス(MSA)は、複数のモーダルを通して人間の感情を理解し、認識することを目的とした重要な研究分野である。 多モード融合によって提供される相補的な情報は、単一のモダリティのみを活用するよりも、より良い感情分析を促進する。 しかし、現実の応用においては、多くの避けられない要因が不確実なモダリティの欠如を招き、マルチモーダルモデリングの有効性を妨げ、モデルの性能を低下させる可能性がある。 そこで本稿では,MSAタスクのための階層表現学習フレームワーク(HRLF)を提案する。 具体的には,モダリティをモダリティ関連およびモダリティ特化表現に分解し,意味的翻訳と意味的再構成により,感情情報を十分に抽出する表現分解モジュールを提案する。 さらに、階層的相互情報最大化機構を導入し、多スケール表現間の相互情報を漸進的に最大化し、表現の高レベルな意味を調整・再構築する。 最終的には、感情関連表現の潜在分布をさらに整合させ、適応させ、堅牢な関節マルチモーダル表現を生成する階層的対角学習機構を提案する。 3つのデータセットの総合的な実験により、HRLFは不確実なモダリティ欠失の場合において、MSA性能を著しく改善することが示された。

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