Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bridging the Gap for Test-Time Multimodal Sentiment Analysis

論文の概要: Bridging the Gap for Test-Time Multimodal Sentiment Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07121v2
Date: Sat, 08 Feb 2025 14:41:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-11 14:26:57.415037
Title: Bridging the Gap for Test-Time Multimodal Sentiment Analysis
Title（参考訳）: テスト時間マルチモーダル感性分析のためのギャップのブリッジ化
Authors: Zirun Guo, Tao Jin, Wenlong Xu, Wang Lin, Yangyang Wu,
Abstract要約: マルチモーダル感情分析(マルチモーダル感情分析、Multimodal sentiment analysis、MSA)は、複数のモーダルを通して人間の感情や感情を理解し、認識することを目的とした、新たな研究トピックである。本稿では,コントラスト適応(Contrastive Adaptation)と安定擬似ラベル生成(Stable Pseudo-label generation, CASP)の2つの手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.871669754963032
License:
Abstract: Multimodal sentiment analysis (MSA) is an emerging research topic that aims to understand and recognize human sentiment or emotions through multiple modalities. However, in real-world dynamic scenarios, the distribution of target data is always changing and different from the source data used to train the model, which leads to performance degradation. Common adaptation methods usually need source data, which could pose privacy issues or storage overheads. Therefore, test-time adaptation (TTA) methods are introduced to improve the performance of the model at inference time. Existing TTA methods are always based on probabilistic models and unimodal learning, and thus can not be applied to MSA which is often considered as a multimodal regression task. In this paper, we propose two strategies: Contrastive Adaptation and Stable Pseudo-label generation (CASP) for test-time adaptation for multimodal sentiment analysis. The two strategies deal with the distribution shifts for MSA by enforcing consistency and minimizing empirical risk, respectively. Extensive experiments show that CASP brings significant and consistent improvements to the performance of the model across various distribution shift settings and with different backbones, demonstrating its effectiveness and versatility. Our codes are available at https://github.com/zrguo/CASP.
Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情分析(マルチモーダル感情分析、Multimodal sentiment analysis、MSA)は、複数のモーダルを通して人間の感情や感情を理解し、認識することを目的とした、新たな研究トピックである。しかし、現実の動的シナリオでは、ターゲットデータの分布は常に変化し、モデルのトレーニングに使用されるソースデータとは異なるため、パフォーマンスが低下する。一般的なアダプティブメソッドは通常、プライバシの問題やストレージオーバーヘッドを引き起こす可能性のあるソースデータが必要です。そこで,テスト時間適応(TTA)手法を導入し,モデルの性能を推定時に向上させる。既存のTTA手法は常に確率的モデルと単項学習に基づいており、マルチモーダル回帰タスクと見なされるMSAには適用できない。本稿では,マルチモーダル感情分析のためのテスト時間適応のためのコントラスト適応(Contrastive Adaptation)と安定擬似ラベル生成(Stable Pseudo-label generation, CASP)の2つの戦略を提案する。この2つの戦略は、MSAの分散シフトにそれぞれ一貫性と経験的リスクを最小化することで対処する。大規模な実験により、CASPは様々な分散シフト設定と異なるバックボーンでモデルの性能を著しく一貫した改善をもたらし、その有効性と汎用性を示している。私たちのコードはhttps://github.com/zrguo/CASP.orgで公開されています。

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