論文の概要: Modality-Invariant Bidirectional Temporal Representation Distillation Network for Missing Multimodal Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05474v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 07:57:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:28:40.084841
• Title: Modality-Invariant Bidirectional Temporal Representation Distillation Network for Missing Multimodal Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: モダリティ不変な双方向時間表現蒸留ネットワークによるマルチモーダル感性分析の欠如
• Authors: Xincheng Wang, Liejun Wang, Yinfeng Yu, Xinxin Jiao,
• Abstract要約: モダリティ不変な双方向時間表現蒸留ネットワーク(MITR-DNet)を導入する。 MITR-DNetは蒸留方式を採用しており、完全なモダリティの教師モデルは、モダリティの学生モデルが欠けていることをガイドし、モダリティの欠如の有無で堅牢性を確保する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.15602203132432
• License:
• Abstract: Multimodal Sentiment Analysis (MSA) integrates diverse modalities(text, audio, and video) to comprehensively analyze and understand individuals' emotional states. However, the real-world prevalence of incomplete data poses significant challenges to MSA, mainly due to the randomness of modality missing. Moreover, the heterogeneity issue in multimodal data has yet to be effectively addressed. To tackle these challenges, we introduce the Modality-Invariant Bidirectional Temporal Representation Distillation Network (MITR-DNet) for Missing Multimodal Sentiment Analysis. MITR-DNet employs a distillation approach, wherein a complete modality teacher model guides a missing modality student model, ensuring robustness in the presence of modality missing. Simultaneously, we developed the Modality-Invariant Bidirectional Temporal Representation Learning Module (MIB-TRL) to mitigate heterogeneity.
• 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(Multimodal Sentiment Analysis、MSA)は、個人の感情状態を包括的に分析し理解するために、様々なモダリティ(テキスト、音声、ビデオ)を統合する。 しかし、不完全データの現実的な普及は、主にモダリティのランダム性が欠如していることから、MSAに重大な課題をもたらす。 さらに,マルチモーダルデータにおける不均一性問題は,まだ効果的に対処されていない。 これらの課題に対処するために,マルチモーダル感性分析の欠如に対して,モダリティ不変な双方向時間表現蒸留ネットワーク(MITR-DNet)を導入する。 MITR-DNetは蒸留方式を採用しており、完全なモダリティの教師モデルは、モダリティの学生モデルが欠けていることをガイドし、モダリティの欠如の有無で堅牢性を確保する。 同時に、不均一性を緩和するModality-Invariant Bidirectional Temporal Representation Learning Module (MIB-TRL)を開発した。

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