Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multimodal Sentiment Analysis Based on BERT and ResNet

論文の概要: Multimodal Sentiment Analysis Based on BERT and ResNet

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03625v1
Date: Wed, 04 Dec 2024 15:55:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-06 20:43:01.727675
Title: Multimodal Sentiment Analysis Based on BERT and ResNet
Title（参考訳）: BERTとResNetに基づくマルチモーダル感性解析
Authors: JiaLe Ren,
Abstract要約: BERTとResNetを組み合わせたマルチモーダル感情分析フレームワークが提案されている。 BERTは自然言語処理において強いテキスト表現能力を示しており、ResNetはコンピュータビジョンの分野で優れた画像特徴抽出性能を有している。パブリックデータセットMAVA-singleの実験結果によると、BERTやResNetのみを使用するシングルモーダルモデルと比較して、提案されたマルチモーダルモデルは精度とF1スコアを改善し、74.5%の精度に達した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the rapid development of the Internet and social media, multi-modal data (text and image) is increasingly important in sentiment analysis tasks. However, the existing methods are difficult to effectively fuse text and image features, which limits the accuracy of analysis. To solve this problem, a multimodal sentiment analysis framework combining BERT and ResNet was proposed. BERT has shown strong text representation ability in natural language processing, and ResNet has excellent image feature extraction performance in the field of computer vision. Firstly, BERT is used to extract the text feature vector, and ResNet is used to extract the image feature representation. Then, a variety of feature fusion strategies are explored, and finally the fusion model based on attention mechanism is selected to make full use of the complementary information between text and image. Experimental results on the public dataset MAVA-single show that compared with the single-modal models that only use BERT or ResNet, the proposed multi-modal model improves the accuracy and F1 score, reaching the best accuracy of 74.5%. This study not only provides new ideas and methods for multimodal sentiment analysis, but also demonstrates the application potential of BERT and ResNet in cross-domain fusion. In the future, more advanced feature fusion techniques and optimization strategies will be explored to further improve the accuracy and generalization ability of multimodal sentiment analysis.
Abstract（参考訳）: インターネットやソーシャルメディアの急速な発展に伴い、マルチモーダルデータ(テキストと画像)は感情分析タスクにおいてますます重要になっている。しかし,既存の手法ではテキストや画像の特徴を効果的に融合することは困難であり,解析の精度が制限される。そこで,BERTとResNetを組み合わせたマルチモーダル感情分析フレームワークを提案する。 BERTは自然言語処理において強いテキスト表現能力を示しており、ResNetはコンピュータビジョンの分野で優れた画像特徴抽出性能を有している。まず、BERTはテキスト特徴ベクトルを抽出し、ResNetは画像特徴表現を抽出する。そして、様々な特徴融合戦略を探求し、最後に注意機構に基づく融合モデルを選択し、テキストと画像の相補的な情報をフル活用する。パブリックデータセットMAVA-singleの実験結果によると、BERTやResNetのみを使用するシングルモーダルモデルと比較して、提案されたマルチモーダルモデルは精度とF1スコアを改善し、74.5%の精度に達した。本研究は,マルチモーダル感情分析のための新しいアイデアと手法を提供するだけでなく,BERTとResNetのドメイン間融合への応用可能性も示す。将来的には、マルチモーダル感情分析の精度と一般化能力をさらに向上するために、より高度な機能融合技術と最適化戦略を検討する。

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