論文の概要: Dependency Structure Augmented Contextual Scoping Framework for Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11331v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 16:05:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:09:10.969538
• Title: Dependency Structure Augmented Contextual Scoping Framework for Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: マルチモーダルアスペクトに基づく感性分析のための依存構造強化コンテキストスコピングフレームワーク
• Authors: Hao Liu, Lijun He, Jiaxi Liang, Zhihan Ren, Fan Li,
• Abstract要約: マルチモーダルアスペクトベース感性分析(MABSA)は,画像とテキストのペアから微細な情報を抽出する。 DASCOは、依存性解析ツリーを活用することでアスペクトレベルの感情推論を強化する、きめ細かいスコープ指向のフレームワークである。 2つのベンチマークデータセットの実験は、DASCOがMABSAで最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.561100210295699
• License:
• Abstract: Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis (MABSA) seeks to extract fine-grained information from image-text pairs to identify aspect terms and determine their sentiment polarity. However, existing approaches often fall short in simultaneously addressing three core challenges: Sentiment Cue Perception (SCP), Multimodal Information Misalignment (MIM), and Semantic Noise Elimination (SNE). To overcome these limitations, we propose DASCO (\textbf{D}ependency Structure \textbf{A}ugmented \textbf{Sco}ping Framework), a fine-grained scope-oriented framework that enhances aspect-level sentiment reasoning by leveraging dependency parsing trees. First, we designed a multi-task pretraining strategy for MABSA on our base model, combining aspect-oriented enhancement, image-text matching, and aspect-level sentiment-sensitive cognition. This improved the model's perception of aspect terms and sentiment cues while achieving effective image-text alignment, addressing key challenges like SCP and MIM. Furthermore, we incorporate dependency trees as syntactic branch combining with semantic branch, guiding the model to selectively attend to critical contextual elements within a target-specific scope while effectively filtering out irrelevant noise for addressing SNE problem. Extensive experiments on two benchmark datasets across three subtasks demonstrate that DASCO achieves state-of-the-art performance in MABSA, with notable gains in JMASA (+3.1\% F1 and +5.4\% precision on Twitter2015).
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・アスペクトベース感性分析(MABSA)は、画像とテキストのペアからきめ細かい情報を抽出し、アスペクト項を特定し、その感情の極性を決定する。 しかし、既存のアプローチは、センティメントキュー知覚(SCP)、マルチモーダル情報ミスアライメント(MIM)、セマンティックノイズ除去(SNE)の3つの主要な課題に同時に対処する上で不足することが多い。 このような制約を克服するため,DASCO(\textbf{D}ependency Structure \textbf{A}ugmented \textbf{Sco}ping Framework)を提案する。 まず, アスペクト指向の強化, 画像テキストマッチング, アスペクトレベル感性認知を組み合わせたMABSAのためのマルチタスク事前学習戦略を設計した。 これにより、アスペクト項と感情的手がかりに対するモデルの認識が向上し、画像テキストの効果的なアライメントを実現し、SCPやMIMといった重要な課題に対処した。 さらに,係り受け木をセマンティックブランチと組み合わせた構文分岐として組み込むことにより,SNE問題に対処する無関係ノイズを効果的に除去し,対象範囲内の重要な文脈要素に選択的に参画するモデルを導出する。 3つのサブタスクにわたる2つのベンチマークデータセットに関する大規模な実験は、DASCOがMABSAで最先端のパフォーマンスを達成したことを示している。

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