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関連論文リスト

• AIMA at SemEval-2024 Task 3: Simple Yet Powerful Emotion Cause Pair Analysis [0.6465251961564605]
  SemEval-2024 Task 3では、会話の文脈内での感情によるペア抽出に焦点を当てた2つのサブタスクを提示している。 サブタスク1は、会話内のテキストスパンとして原因が定義され、注釈付けされるテキスト感情のペアの抽出を中心に展開する。 Subtask 2は解析を拡張して、言語、音声、視覚を含むマルチモーダルなキューを包含する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-19T21:16:31Z)
• EmoVerse: Exploring Multimodal Large Language Models for Sentiment and Emotion Understanding [5.3848462080869215]
  Emotion Universe (EmoVerse) は、感情や感情に関連する幅広いタスクを扱うためのMLLMである。 EmoVerseは感情状態の根本原因を深く分析することができる。 また、Affective Multitask (AMT)データセットについても紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T02:55:00Z)
• EmoLLM: Multimodal Emotional Understanding Meets Large Language Models [61.179731667080326]
  マルチモーダル・大規模言語モデル(MLLM)は、目的とするマルチモーダル認識タスクにおいて顕著な性能を達成している。 しかし、主観的、感情的にニュアンスのあるマルチモーダルコンテンツを解釈する能力はほとんど解明されていない。 EmoLLMは、マルチモーダルな感情理解のための新しいモデルであり、2つのコア技術が組み込まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T08:33:02Z)
• Think out Loud: Emotion Deducing Explanation in Dialogues [57.90554323226896]
  対話における感情推論(Emotion Deducing Explanation in Dialogues)を提案する。 EDENは感情と原因を明確な考え方で認識する。 大規模言語モデル(LLM)が感情や原因をよりよく認識するのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T08:58:29Z)
• SemEval-2024 Task 3: Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations [53.60993109543582]
  SemEval-2024 Task 3 "Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations" は、会話からすべての感情とそれに対応する原因を抽出することを目的としている。 異なるモダリティ設定の下では、2つのサブタスクから構成される: 会話におけるテキスト感情因果ペア抽出(TECPE)と会話におけるマルチモーダル感情因果ペア抽出(MECPE)である。 本稿では,タスク,データセット,評価設定について紹介し,トップチームのシステムを要約し,参加者の知見について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T09:59:00Z)
• UMETTS: A Unified Framework for Emotional Text-to-Speech Synthesis with Multimodal Prompts [64.02363948840333]
  UMETTSは、複数のモーダルからの感情的手がかりを利用して、表現力が高く感情的に共鳴する音声を生成する新しいフレームワークである。 EP-Alignは対照的な学習を用いて、テキスト、オーディオ、視覚的モダリティをまたいだ感情的特徴を整合させ、マルチモーダル情報のコヒーレントな融合を保証する。 EMI-TTSは、アライメントされた感情埋め込みと最先端のTSモデルを統合し、意図した感情を正確に反映した音声を合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T03:19:39Z)
• Samsung Research China-Beijing at SemEval-2024 Task 3: A multi-stage framework for Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations [12.095837596104552]
  人間とコンピュータの相互作用においては、エージェントは感情を理解することで人間に反応することが不可欠である。 会話におけるマルチモーダル感情因果ペア抽出というタスクは、感情を認識し、因果表現を識別する役割を担っている。 本研究では,感情を生成するための多段階フレームワークを提案し,対象感情から感情因果対を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T11:52:21Z)
• LastResort at SemEval-2024 Task 3: Exploring Multimodal Emotion Cause Pair Extraction as Sequence Labelling Task [3.489826905722736]
  SemEval 2024は会話におけるマルチモーダル感情原因分析のタスクを導入している。 本稿では,この課題を発話ラベリングとシーケンスラベリングの問題として扱うモデルを提案する。 このタスクの公式リーダーボードでは、私たちのアーキテクチャは8位にランクされ、リーダーボードのF1スコアは0.1759でした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T16:32:49Z)
• Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli [53.53886609012119]
  我々は、感情的な刺激を理解するために、大規模言語モデルの能力を探究する第一歩を踏み出す。 実験の結果,LLMは感情的知能を把握でき,その性能は感情的刺激によって改善できることがわかった。 EmotionPromptが生成タスクの性能を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T00:57:12Z)
• Emotion Recognition from Multiple Modalities: Fundamentals and Methodologies [106.62835060095532]
  マルチモーダル感情認識(MER)のいくつかの重要な側面について論じる。 まず、広く使われている感情表現モデルと感情モダリティの簡単な紹介から始める。 次に、既存の感情アノテーション戦略とそれに対応する計算タスクを要約する。 最後に,実世界のアプリケーションについて概説し,今後の方向性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T21:55:20Z)

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