論文の概要: Picturized and Recited with Dialects: A Multimodal Chinese Representation Framework for Sentiment Analysis of Classical Chinese Poetry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13210v1
• Date: Mon, 19 May 2025 14:58:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.677971
• Title: Picturized and Recited with Dialects: A Multimodal Chinese Representation Framework for Sentiment Analysis of Classical Chinese Poetry
• Title（参考訳）: 古典中国語詩の感性分析のための多モーダル中国語表現フレームワーク
• Authors: Xiaocong Du, Haoyu Pei, Haipeng Zhang,
• Abstract要約: 古典中国語詩の感情分析のための方言強化型マルチモーダルフレームワークを提案する。 詩から文レベルの音声特徴を抽出し、複数の方言から音声を取り入れる。 我々のフレームワークは2つの公開データセット上で最先端の手法より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.374104697960381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classical Chinese poetry is a vital and enduring part of Chinese literature, conveying profound emotional resonance. Existing studies analyze sentiment based on textual meanings, overlooking the unique rhythmic and visual features inherent in poetry,especially since it is often recited and accompanied by Chinese paintings. In this work, we propose a dialect-enhanced multimodal framework for classical Chinese poetry sentiment analysis. We extract sentence-level audio features from the poetry and incorporate audio from multiple dialects,which may retain regional ancient Chinese phonetic features, enriching the phonetic representation. Additionally, we generate sentence-level visual features, and the multimodal features are fused with textual features enhanced by LLM translation through multimodal contrastive representation learning. Our framework outperforms state-of-the-art methods on two public datasets, achieving at least 2.51% improvement in accuracy and 1.63% in macro F1. We open-source the code to facilitate research in this area and provide insights for general multimodal Chinese representation.
• Abstract（参考訳）: 古典的な漢詩は中国文学の重要かつ永続的な部分であり、深い情緒的共鳴をもたらす。 現存する研究は、詩に固有の独特のリズムや視覚的特徴を見越して、文章的な意味に基づく感情を分析している。 本研究では,古典中国語詩の感情分析のための方言強化型マルチモーダル・フレームワークを提案する。 詩文から文レベルの音声特徴を抽出し,複数の方言から音声を取り入れた。 さらに、文レベルの視覚特徴を生成し、マルチモーダル・コントラッシブな表現学習を通じてLLM翻訳によって強化されたテキスト特徴と融合する。 我々のフレームワークは2つの公開データセット上で最先端の手法より優れており、少なくとも2.51%の精度向上と1.63%のマクロF1を実現している。 この領域の研究を促進するためのコードをオープンソースとして公開し、汎用的なマルチモーダル中国語表現のための洞察を提供する。

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