論文の概要: Rethinking Multimodal Sentiment Analysis: A High-Accuracy, Simplified Fusion Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04642v1
• Date: Mon, 05 May 2025 02:31:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.598962
• Title: Rethinking Multimodal Sentiment Analysis: A High-Accuracy, Simplified Fusion Architecture
• Title（参考訳）: マルチモーダル感性分析を再考する - 高精度で単純化された統合アーキテクチャ
• Authors: Nischal Mandal, Yang Li,
• Abstract要約: 本稿では,発話レベルの感情分類に適した,軽量かつ効果的な融合型ディープラーニングモデルを提案する。 我々のアプローチは、注意深く機能エンジニアリングとモジュール設計を行うことで、より単純な融合戦略がより複雑なモデルより優れているか、あるいは一致しているかを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3272964989267626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal sentiment analysis, a pivotal task in affective computing, seeks to understand human emotions by integrating cues from language, audio, and visual signals. While many recent approaches leverage complex attention mechanisms and hierarchical architectures, we propose a lightweight, yet effective fusion-based deep learning model tailored for utterance-level emotion classification. Using the benchmark IEMOCAP dataset, which includes aligned text, audio-derived numeric features, and visual descriptors, we design a modality-specific encoder using fully connected layers followed by dropout regularization. The modality-specific representations are then fused using simple concatenation and passed through a dense fusion layer to capture cross-modal interactions. This streamlined architecture avoids computational overhead while preserving performance, achieving a classification accuracy of 92% across six emotion categories. Our approach demonstrates that with careful feature engineering and modular design, simpler fusion strategies can outperform or match more complex models, particularly in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 感情コンピューティングにおける重要なタスクであるマルチモーダル感情分析は、言語、音声、視覚信号からの手がかりを統合することで人間の感情を理解することを目指している。 近年の多くのアプローチでは複雑な注意機構や階層的アーキテクチャが活用されているが、発話レベルの感情分類に適した、軽量で効果的な融合に基づくディープラーニングモデルを提案する。 整列テキスト,音声由来の数値特徴,視覚記述子を含むIEMOCAPデータセットのベンチマークを用いて,完全連結層を用いたモダリティ特化エンコーダを設計し,次にドロップアウト正規化を行う。 モダリティ固有の表現は、単純な結合を用いて融合し、密接な融合層を通過して、クロスモーダル相互作用をキャプチャする。 この合理化されたアーキテクチャは、パフォーマンスを維持しながら計算オーバーヘッドを回避し、6つの感情カテゴリで92%の分類精度を達成する。 我々のアプローチは、注意深い機能エンジニアリングとモジュール設計により、より単純な融合戦略が、特に資源制約のある環境において、より複雑なモデルよりも優れるか、適合するかを示す。

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