論文の概要: Enhancing Multi-Modal Video Sentiment Classification Through Semi-Supervised Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06475v1
• Date: Sat, 11 Jan 2025 08:04:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:27:25.934365
• Title: Enhancing Multi-Modal Video Sentiment Classification Through Semi-Supervised Clustering
• Title（参考訳）: 半監督クラスタリングによるマルチモーダルビデオ感性分類の強化
• Authors: Mehrshad Saadatinia, Minoo Ahmadi, Armin Abdollahi,
• Abstract要約: 本研究の目的は,映像そのもの,付随するテキスト,音響的特徴の2つの重要な側面に着目し,映像の感情分類を改善することである。 我々は,クラスタリングに基づく半教師付き事前学習を利用して,データから意味のある表現を抽出する手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Understanding emotions in videos is a challenging task. However, videos contain several modalities which make them a rich source of data for machine learning and deep learning tasks. In this work, we aim to improve video sentiment classification by focusing on two key aspects: the video itself, the accompanying text, and the acoustic features. To address the limitations of relying on large labeled datasets, we are developing a method that utilizes clustering-based semi-supervised pre-training to extract meaningful representations from the data. This pre-training step identifies patterns in the video and text data, allowing the model to learn underlying structures and relationships without requiring extensive labeled information at the outset. Once these patterns are established, we fine-tune the system in a supervised manner to classify the sentiment expressed in videos. We believe that this multi-modal approach, combining clustering with supervised fine-tuning, will lead to more accurate and insightful sentiment classification, especially in cases where labeled data is limited.
• Abstract（参考訳）: ビデオで感情を理解することは難しい課題だ。 しかし、ビデオにはいくつかのモダリティが含まれており、機械学習やディープラーニングタスクのためのリッチなデータソースとなっている。 本研究では,映像そのもの,付随するテキスト,音響的特徴の2つの重要な側面に着目し,映像の感情分類を改善することを目的とする。 大規模ラベル付きデータセットに依存する限界に対処するため,クラスタリングに基づく半教師付き事前学習を用いてデータから意味のある表現を抽出する手法を開発した。 この事前学習ステップは、ビデオとテキストデータのパターンを特定し、モデルが基盤となる構造や関係を、最初から広範囲のラベル付き情報を必要とせずに学習できるようにする。 これらのパターンが確立したら、ビデオで表現された感情を分類するために、教師ありの方法でシステムを微調整する。 クラスタリングと教師付き微調整を組み合わせるこのマルチモーダルアプローチは、特にラベル付きデータに制限がある場合に、より正確で洞察に富んだ感情分類につながると信じている。

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