論文の概要: Dynamic Multimodal Sentiment Analysis: Leveraging Cross-Modal Attention for Enabled Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08085v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 12:54:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:26:57.488028
• Title: Dynamic Multimodal Sentiment Analysis: Leveraging Cross-Modal Attention for Enabled Classification
• Title（参考訳）: 動的マルチモーダル感性分析:可能分類のためのクロスモーダル注意の活用
• Authors: Hui Lee, Singh Suniljit, Yong Siang Ong,
• Abstract要約: マルチモーダル感情分析モデルは、感情分類を強化するために、テキスト、音声、視覚データを統合します。 研究は,後期核融合,早期核融合,多面的注意の3つの特徴核融合戦略を評価する。 プロセスの初期にモダリティを統合することで感情分類が促進され、注意機構が現在のフレームワークに限られた影響を与える可能性があることが示唆されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper explores the development of a multimodal sentiment analysis model that integrates text, audio, and visual data to enhance sentiment classification. The goal is to improve emotion detection by capturing the complex interactions between these modalities, thereby enabling more accurate and nuanced sentiment interpretation. The study evaluates three feature fusion strategies -- late stage fusion, early stage fusion, and multi-headed attention -- within a transformer-based architecture. Experiments were conducted using the CMU-MOSEI dataset, which includes synchronized text, audio, and visual inputs labeled with sentiment scores. Results show that early stage fusion significantly outperforms late stage fusion, achieving an accuracy of 71.87\%, while the multi-headed attention approach offers marginal improvement, reaching 72.39\%. The findings suggest that integrating modalities early in the process enhances sentiment classification, while attention mechanisms may have limited impact within the current framework. Future work will focus on refining feature fusion techniques, incorporating temporal data, and exploring dynamic feature weighting to further improve model performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、感情分類を強化するために、テキスト、音声、視覚データを統合したマルチモーダル感情分析モデルの開発について検討する。 目的は、これらのモダリティ間の複雑な相互作用を捉え、より正確でニュアンスのある感情解釈を可能にすることにより、感情の検出を改善することである。 この研究は、トランスフォーマーベースのアーキテクチャにおいて、3つの機能融合戦略(後期核融合、初期核融合、マルチヘッドアテンション)を評価する。 CMU-MOSEIデータセットを用いて、感情スコアをラベル付けしたテキスト、音声、視覚入力を含む実験を行った。 その結果, 早期核融合は後期核融合より有意に優れ, 精度は71.87\%, マルチヘッドアテンションアプローチは限界改善であり, 72.39\%に達した。 これらの結果から,早期にモダリティを統合することで感情分類が促進され,注意機構が現在の枠組みに限られた影響を及ぼす可能性が示唆された。 今後は、機能融合技術の改良、時間的データの導入、動的な機能重み付けによるモデルパフォーマンスの向上に注力していく予定である。

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