論文の概要: EmoVerse: Exploring Multimodal Large Language Models for Sentiment and Emotion Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08049v3
• Date: Mon, 31 Mar 2025 07:15:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 15:20:31.21634
• Title: EmoVerse: Exploring Multimodal Large Language Models for Sentiment and Emotion Understanding
• Title（参考訳）: EmoVerse: 感情理解のためのマルチモーダルな大規模言語モデル
• Authors: Ao Li, Longwei Xu, Chen Ling, Jinghui Zhang, Pengwei Wang,
• Abstract要約: Emotion Universe (EmoVerse) は、感情や感情に関連する幅広いタスクを扱うためのMLLMである。 EmoVerseは感情状態の根本原因を深く分析することができる。 また、Affective Multitask (AMT)データセットについても紹介する。
• 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 and emotion understanding are essential to applications such as human-computer interaction and depression detection. While Multimodal Large Language Models (MLLMs) demonstrate robust general capabilities, they face considerable challenges in the field of affective computing, particularly in detecting subtle facial expressions and handling complex emotion-related tasks, such as emotion reason inference and understanding emotions in long-context scenarios. Furthermore, there is a lack of a unified MLLM that can effectively handle both sentiment and emotion-related tasks. To address these challenges, we explore multi-task training strategies for MLLMs in affective computing and introduce Emotion Universe (EmoVerse), an MLLM designed to handle a broad spectrum of sentiment and emotion-related tasks. In addition, EmoVerse is capable of deeply analyzing the underlying causes of emotional states. We also introduce the Affective Multitask (AMT) Dataset, which supports multimodal sentiment analysis, multimodal emotion recognition, facial expression recognition, emotion reason inference, and emotion cause-pair extraction tasks. Extensive experiments demonstrate that EmoVerse outperforms existing methods, achieving state-of-the-art results in sentiment and emotion-related tasks. The code is available at https://github.com/liaolea/EmoVerse.
• Abstract（参考訳）: 感覚と感情の理解は、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。 MLLM(Multimodal Large Language Models)は、堅牢な汎用能力を示すが、特に微妙な表情の検出や、感情の推論や長期コンテキストシナリオにおける感情理解といった複雑な感情関連タスクの処理において、感情的コンピューティングの分野でかなりの課題に直面している。 さらに、感情関連タスクと感情関連タスクの両方を効果的に処理できる統合MLLMが欠如している。 これらの課題に対処するために、感情コンピューティングにおけるMLLMのマルチタスクトレーニング戦略を探求し、幅広い感情や感情関連タスクを扱うように設計された感情ユニバース(EmoVerse)を導入する。 さらに、EmoVerseは感情状態の根本原因を深く分析することができる。 また、マルチモーダル感情分析、マルチモーダル感情認識、表情認識、感情理由推論、感情因果抽出タスクをサポートするAffective Multitask (AMT)データセットも導入した。 大規模な実験では、EmoVerseは既存の方法よりも優れており、感情や感情に関連したタスクの最先端の結果が得られている。 コードはhttps://github.com/liaolea/EmoVerse.comで公開されている。

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