論文の概要: M2SE: A Multistage Multitask Instruction Tuning Strategy for Unified Sentiment and Emotion Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08049v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 10:31:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:59.464953
• Title: M2SE: A Multistage Multitask Instruction Tuning Strategy for Unified Sentiment and Emotion Analysis
• Title（参考訳）: M2SE:統合感と感情分析のためのマルチステージマルチタスク指導調整戦略
• Authors: Ao Li, Longwei Xu, Chen Ling, Jinghui Zhang, Pengwei Wang,
• Abstract要約: 汎用MLLMのためのマルチステージマルチタスク・インストラクション・チューニング戦略であるM2SEを提案する。 マルチモーダル感情分析、感情認識、表情認識、感情理由推論、感情因果抽出といったタスクでモデルをトレーニングするために、組み合わせたアプローチを採用する。 我々のモデルであるEmotion Universe (EmoVerse) は、修正なしにMLLMフレームワーク上に構築されているが、M2SE戦略でトレーニングすると、これらのタスク間で大幅な改善が達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3848462080869215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sentiment analysis and emotion recognition are crucial for applications such as human-computer interaction and depression detection. Traditional unimodal methods often fail to capture the complexity of emotional expressions due to conflicting signals from different modalities. Current Multimodal Large Language Models (MLLMs) also face challenges in detecting subtle facial expressions and addressing a wide range of emotion-related tasks. To tackle these issues, we propose M2SE, a Multistage Multitask Sentiment and Emotion Instruction Tuning Strategy for general-purpose MLLMs. It employs a combined approach to train models on tasks such as multimodal sentiment analysis, emotion recognition, facial expression recognition, emotion reason inference, and emotion cause-pair extraction. We also introduce the Emotion Multitask dataset (EMT), a custom dataset that supports these five tasks. Our model, Emotion Universe (EmoVerse), is built on a basic MLLM framework without modifications, yet it achieves substantial improvements across these tasks when trained with the M2SE strategy. Extensive experiments demonstrate that EmoVerse outperforms existing methods, achieving state-of-the-art results in sentiment and emotion tasks. These results highlight the effectiveness of M2SE in enhancing multimodal emotion perception. The dataset and code are available at https://github.com/xiaoyaoxinyi/M2SE.
• Abstract（参考訳）: 感情分析と感情認識は、人間とコンピュータの相互作用や抑うつ検出といった応用に不可欠である。 伝統的な一助法は、異なるモダリティの信号が矛盾するため、感情表現の複雑さを捉えるのに失敗することが多い。 現在のMLLM(Multimodal Large Language Models)もまた、微妙な表情を検出し、幅広い感情に関連したタスクに対処する上で、課題に直面している。 これらの課題に対処するために,汎用MLLMのためのマルチステージマルチタスク・センシティメントと感情指導チューニング戦略であるM2SEを提案する。 マルチモーダル感情分析、感情認識、表情認識、感情理由推論、感情因果抽出といったタスクでモデルをトレーニングするために、組み合わせたアプローチを採用する。 また、これらの5つのタスクをサポートするカスタムデータセットであるEMT(Emotion Multitask dataset)も導入しています。 我々のモデルであるEmotion Universe (EmoVerse) は、修正なしにMLLMフレームワーク上に構築されているが、M2SE戦略でトレーニングすると、これらのタスク間で大幅な改善が達成される。 大規模な実験では、EmoVerseは既存の方法よりも優れており、感情や感情のタスクにおける最先端の結果が達成されている。 これらの結果は,マルチモーダル感情知覚の増強におけるM2SEの有効性を浮き彫りにした。 データセットとコードはhttps://github.com/xiaoyaoxinyi/M2SEで公開されている。

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