論文の概要: Exploring Large Language Models for Multimodal Sentiment Analysis: Challenges, Benchmarks, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15408v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 02:17:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:24:18.227673
• Title: Exploring Large Language Models for Multimodal Sentiment Analysis: Challenges, Benchmarks, and Future Directions
• Title（参考訳）: マルチモーダル感性分析のための大規模言語モデル探索:課題,ベンチマーク,今後の方向性
• Authors: Shezheng Song,
• Abstract要約: マルチモーダル・アスペクトベース感性分析(MABSA)は、テキストや画像を含む多モーダル情報からアスペクト項とその対応する感情極性を抽出することを目的としている。 従来の教師付き学習手法はこの課題において有効性を示したが、大規模言語モデル(LLM)のMABSAへの適応性は未だ不明である。 Llama2、LLaVA、ChatGPTなどのLLMの最近の進歩は、一般的なタスクにおいて強力な能力を示しているが、MABSAのような複雑できめ細かなシナリオでは、その性能が過小評価されている。
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• Abstract: Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis (MABSA) aims to extract aspect terms and their corresponding sentiment polarities from multimodal information, including text and images. While traditional supervised learning methods have shown effectiveness in this task, the adaptability of large language models (LLMs) to MABSA remains uncertain. Recent advances in LLMs, such as Llama2, LLaVA, and ChatGPT, demonstrate strong capabilities in general tasks, yet their performance in complex and fine-grained scenarios like MABSA is underexplored. In this study, we conduct a comprehensive investigation into the suitability of LLMs for MABSA. To this end, we construct a benchmark to evaluate the performance of LLMs on MABSA tasks and compare them with state-of-the-art supervised learning methods. Our experiments reveal that, while LLMs demonstrate potential in multimodal understanding, they face significant challenges in achieving satisfactory results for MABSA, particularly in terms of accuracy and inference time. Based on these findings, we discuss the limitations of current LLMs and outline directions for future research to enhance their capabilities in multimodal sentiment analysis.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・アスペクトベース感性分析(MABSA)は、テキストや画像を含む多モーダル情報からアスペクト項とその対応する感情極性を抽出することを目的としている。 従来の教師付き学習手法はこの課題において有効性を示したが、大規模言語モデル(LLM)のMABSAへの適応性は依然として不明である。 Llama2、LLaVA、ChatGPTなどのLLMの最近の進歩は、一般的なタスクにおいて強力な能力を示しているが、MABSAのような複雑できめ細かなシナリオでは、その性能が過小評価されている。 本研究では,MABSA に対する LLM の適合性を総合的に検討する。 そこで本研究では,MABSAタスク上でのLLMの性能評価のためのベンチマークを構築し,最先端の教師あり学習手法と比較する。 実験の結果,LLMはマルチモーダル理解の可能性を秘めているものの,MABSAの精度や推測時間の観点から,良好な結果を得る上で大きな課題に直面していることが明らかとなった。 これらの知見に基づき、我々は現在のLLMの限界について論じ、マルチモーダル感情分析におけるその能力を高めるための今後の研究の方向性について概説する。

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