論文の概要: Enhanced Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis by LLM-Generated Rationales

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14499v1
• Date: Tue, 20 May 2025 15:28:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:53.46139
• Title: Enhanced Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis by LLM-Generated Rationales
• Title（参考訳）: LLM推論によるマルチモーダルアスペクトに基づく感性分析の強化
• Authors: Jun Cao, Jiyi Li, Ziwei Yang, Renjie Zhou,
• Abstract要約: 既存の方法は、画像とテキストの両方からアスペクトや感情に関連する情報を集めるために、事前訓練された小さな言語モデル(SLM)に依存している。 我々は,SLMの意思決定能力とMABSAのためのLLMが提供する付加情報を組み合わせた新しいフレームワークLRSAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.119479942471737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There has been growing interest in Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis (MABSA) in recent years. Existing methods predominantly rely on pre-trained small language models (SLMs) to collect information related to aspects and sentiments from both image and text, with an aim to align these two modalities. However, small SLMs possess limited capacity and knowledge, often resulting in inaccurate identification of meaning, aspects, sentiments, and their interconnections in textual and visual data. On the other hand, Large language models (LLMs) have shown exceptional capabilities in various tasks by effectively exploring fine-grained information in multimodal data. However, some studies indicate that LLMs still fall short compared to fine-tuned small models in the field of ABSA. Based on these findings, we propose a novel framework, termed LRSA, which combines the decision-making capabilities of SLMs with additional information provided by LLMs for MABSA. Specifically, we inject explanations generated by LLMs as rationales into SLMs and employ a dual cross-attention mechanism for enhancing feature interaction and fusion, thereby augmenting the SLMs' ability to identify aspects and sentiments. We evaluated our method using two baseline models, numerous experiments highlight the superiority of our approach on three widely-used benchmarks, indicating its generalizability and applicability to most pre-trained models for MABSA.
• Abstract（参考訳）: 近年,マルチモーダル・アスペクト・ベース・センチメント・アナリティクス(MABSA)への関心が高まっている。 既存の手法は、主に訓練済みの小さな言語モデル(SLM)に頼り、画像とテキストの両方からアスペクトや感情に関する情報を収集し、これら2つのモダリティを整合させることを目的としている。 しかし、小さなSLMは限られた能力と知識を有しており、しばしば意味、側面、感情、およびテキストおよび視覚データにおける相互接続の正確な識別をもたらす。 一方,Large Language Model (LLM) は,マルチモーダルデータの詳細な情報を効果的に探索することにより,様々なタスクにおいて例外的な機能を示す。 しかし、一部の研究では、ABSAの分野における細調整された小型モデルと比較して、LLMは依然として不足している。 これらの知見に基づいて,SLMの意思決定能力とMABSAのためのLLMが提供する付加情報を組み合わせた新しいフレームワークLRSAを提案する。 具体的には,LSMが生成した説明を理性としてSLMに注入し,特徴の相互作用と融合を促進させる2つのクロスアテンション機構を用いて,SLMがアスペクトや感情を識別する能力を増強する。 提案手法は2つのベースラインモデルを用いて評価し,多くの実験により広く利用されている3つのベンチマークに対するアプローチの優位性を強調し,MABSAの事前学習モデルにその一般化性と適用性を示した。

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