論文の概要: A Dual-Module Denoising Approach with Curriculum Learning for Enhancing Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08489v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 15:53:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:01:19.737090
• Title: A Dual-Module Denoising Approach with Curriculum Learning for Enhancing Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: マルチモーダル・アスペクト・ベース・センシティメント・アナリティクスの強化のためのカリキュラム学習によるデュアル・モジュール・デノイング・アプローチ
• Authors: Nguyen Van Doan, Dat Tran Nguyen, Cam-Van Thi Nguyen,
• Abstract要約: マルチモーダル・アスペクトベース感覚分析(MABSA)は、テキストと画像を組み合わせて感情分析を行う。 既存の手法は、文像のデノイズ化またはアスペクト像のデノイズ化に対処するが、どちらの種類のノイズにも対処できない。 本稿では,Hybrid Curriculum Denoising Module (HCD)とAspect-Enhance Denoising Module (AED)の2つの異なるコンポーネントからなる新しいアプローチであるDualDeを提案する。
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• Abstract: Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis (MABSA) combines text and images to perform sentiment analysis but often struggles with irrelevant or misleading visual information. Existing methodologies typically address either sentence-image denoising or aspect-image denoising but fail to comprehensively tackle both types of noise. To address these limitations, we propose DualDe, a novel approach comprising two distinct components: the Hybrid Curriculum Denoising Module (HCD) and the Aspect-Enhance Denoising Module (AED). The HCD module enhances sentence-image denoising by incorporating a flexible curriculum learning strategy that prioritizes training on clean data. Concurrently, the AED module mitigates aspect-image noise through an aspect-guided attention mechanism that filters out noisy visual regions which unrelated to the specific aspects of interest. Our approach demonstrates effectiveness in addressing both sentence-image and aspect-image noise, as evidenced by experimental evaluations on benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・アスペクトベース感性分析(MABSA)は、テキストと画像を組み合わせて感情分析を行うが、しばしば無関係または誤解を招く視覚情報に悩まされる。 既存の手法は、通常、文像のデノナイズまたはアスペクト像のデノナイズに対処するが、どちらの種類のノイズにも包括的に対処することができない。 これらの制約に対処するため,Hybrid Curriculum Denoising Module (HCD) とAspect-Enhance Denoising Module (AED) の2つの異なるコンポーネントからなる新しいアプローチであるDualDeを提案する。 HCDモジュールは、クリーンなデータでのトレーニングを優先する柔軟なカリキュラム学習戦略を取り入れることで、文像の装飾を強化する。 同時に、AEDモジュールは、関心の特定の側面とは無関係なノイズの多い視覚領域をフィルタリングするアスペクト誘導アテンション機構を通じてアスペクト像ノイズを緩和する。 提案手法は, テキスト画像とアスペクト画像のノイズの両方に対処する効果を示す。

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