論文の概要: Multimodal Sentiment Analysis Based on Causal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07292v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 08:21:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:36:24.836827
• Title: Multimodal Sentiment Analysis Based on Causal Reasoning
• Title（参考訳）: 因果推論に基づくマルチモーダル感性分析
• Authors: Fuhai Chen, Pengpeng Huang, Xuri Ge, Jie Huang, Zishuo Bao,
• Abstract要約: 本稿では,因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因 MVSA-SingleとMVSA-Multipleの2つの公開データセットの実験結果は、提案したCF-MSAがより優れた劣化能力を有し、新しい最先端のパフォーマンスを実現することを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.610016449061257
• License:
• Abstract: With the rapid development of multimedia, the shift from unimodal textual sentiment analysis to multimodal image-text sentiment analysis has obtained academic and industrial attention in recent years. However, multimodal sentiment analysis is affected by unimodal data bias, e.g., text sentiment is misleading due to explicit sentiment semantic, leading to low accuracy in the final sentiment classification. In this paper, we propose a novel CounterFactual Multimodal Sentiment Analysis framework (CF-MSA) using causal counterfactual inference to construct multimodal sentiment causal inference. CF-MSA mitigates the direct effect from unimodal bias and ensures heterogeneity across modalities by differentiating the treatment variables between modalities. In addition, considering the information complementarity and bias differences between modalities, we propose a new optimisation objective to effectively integrate different modalities and reduce the inherent bias from each modality. Experimental results on two public datasets, MVSA-Single and MVSA-Multiple, demonstrate that the proposed CF-MSA has superior debiasing capability and achieves new state-of-the-art performances. We will release the code and datasets to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: 近年,マルチメディアの急速な発展に伴い,一助的テキスト感情分析からマルチモーダル画像テキスト感情分析への転換が学術的・産業的注目を集めている。 しかし、マルチモーダル感情分析は、例えば、テキスト感情は明示的な感情意味によって誤解を招くため、最終的な感情分類の精度は低い。 本稿では,因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因 CF-MSAは、不斉バイアスからの直接効果を緩和し、モダリティ間の処理変数を微分することにより、モダリティ間の不均一性を保証する。 また,モダリティ間の情報相補性とバイアスの差を考慮し,異なるモダリティを効果的に統合し,各モダリティから固有のバイアスを低減させる最適化手法を提案する。 MVSA-SingleとMVSA-Multipleの2つの公開データセットの実験結果は、提案したCF-MSAがより優れた劣化能力を有し、新しい最先端のパフォーマンスを実現することを実証している。 将来の研究を促進するために、コードとデータセットをリリースします。

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