論文の概要: Enriching Multimodal Sentiment Analysis through Textual Emotional Descriptions of Visual-Audio Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10460v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 11:30:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:59:37.525283
• Title: Enriching Multimodal Sentiment Analysis through Textual Emotional Descriptions of Visual-Audio Content
• Title（参考訳）: 視覚・聴覚内容のテキスト・感情記述によるマルチモーダル感性分析の強化
• Authors: Sheng Wu, Xiaobao Wang, Longbiao Wang, Dongxiao He, Jianwu Dang,
• Abstract要約: マルチモーダル・センティメント・アナリティクスは、テキスト、音声、視覚データを融合することで人間の感情を解き放つことを目指している。 しかし、音声やビデオの表現の中で微妙な感情的なニュアンスを認識することは、恐ろしい挑戦だ。 テキストの感情記述に基づくプログレッシブ・フュージョン・フレームワークであるDEVAを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.62027582702816
• License:
• Abstract: Multimodal Sentiment Analysis (MSA) stands as a critical research frontier, seeking to comprehensively unravel human emotions by amalgamating text, audio, and visual data. Yet, discerning subtle emotional nuances within audio and video expressions poses a formidable challenge, particularly when emotional polarities across various segments appear similar. In this paper, our objective is to spotlight emotion-relevant attributes of audio and visual modalities to facilitate multimodal fusion in the context of nuanced emotional shifts in visual-audio scenarios. To this end, we introduce DEVA, a progressive fusion framework founded on textual sentiment descriptions aimed at accentuating emotional features of visual-audio content. DEVA employs an Emotional Description Generator (EDG) to transmute raw audio and visual data into textualized sentiment descriptions, thereby amplifying their emotional characteristics. These descriptions are then integrated with the source data to yield richer, enhanced features. Furthermore, DEVA incorporates the Text-guided Progressive Fusion Module (TPF), leveraging varying levels of text as a core modality guide. This module progressively fuses visual-audio minor modalities to alleviate disparities between text and visual-audio modalities. Experimental results on widely used sentiment analysis benchmark datasets, including MOSI, MOSEI, and CH-SIMS, underscore significant enhancements compared to state-of-the-art models. Moreover, fine-grained emotion experiments corroborate the robust sensitivity of DEVA to subtle emotional variations.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・センティメント・アナリティクス(MSA)は、テキスト、音声、視覚データを融合することで、人間の感情を包括的に解き放つための重要な研究フロンティアである。 しかし、音声やビデオの表現の中で微妙な感情的なニュアンスを識別することは、特に様々なセグメントの感情的な極性が似ていると、非常に難しい課題となる。 本稿では,視覚・聴覚シナリオにおける感情変化の文脈におけるマルチモーダル融合を促進するために,音声の感情関連属性と視覚的モダリティをスポットライトすることを目的とする。 そこで本研究では,視覚・音響コンテンツの感情的特徴をアクセント化することを目的とした,文章による感情記述に基づくプログレッシブ・フュージョン・フレームワークであるDEVAを紹介する。 DEVAは感情記述生成装置(EDG)を使用して、生の音声と視覚データをテキスト化された感情記述に変換し、感情特性を増幅する。 これらの記述はソースデータと統合され、よりリッチで拡張された機能を提供します。 さらに、DEVAはテキスト誘導プログレッシブ・フュージョン・モジュール(TPF)を導入し、様々なレベルのテキストをコアモダリティ・ガイドとして活用している。 このモジュールは徐々に視覚音響のマイナーなモダリティを融合させ、テキストと視覚音響のモダリティの相違を緩和する。 MOSI、MOSEI、CH-SIMSなど、広く使われている感情分析ベンチマークデータセットの実験結果は、最先端のモデルと比較して著しく改善されている。 さらに、きめ細かい感情実験は、DEVAの頑健な感度を微妙な感情の変化に相関させる。

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