論文の概要: AdaptiSent: Context-Aware Adaptive Attention for Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12695v1
- Date: Thu, 17 Jul 2025 00:06:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.30594
- Title: AdaptiSent: Context-Aware Adaptive Attention for Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: AdaptiSent:マルチモーダルアスペクトに基づく感性分析のための文脈認識型適応注意法
- Authors: S M Rafiuddin, Sadia Kamal, Mohammed Rakib, Arunkumar Bagavathi, Atriya Sen,
- Abstract要約: マルチモーダルアスペクトベース感覚分析(MABSA)のための新しいフレームワークであるAdaptiSentを紹介する。
本モデルは,動的モダリティ重み付けと文脈適応型アテンションを統合し,感情の抽出とアスペクト関連情報の抽出を強化する。
標準Twitterデータセットの結果は、AdaptiSentが既存のモデルを精度、リコール、F1スコアで上回っていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0858565995100635
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce AdaptiSent, a new framework for Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis (MABSA) that uses adaptive cross-modal attention mechanisms to improve sentiment classification and aspect term extraction from both text and images. Our model integrates dynamic modality weighting and context-adaptive attention, enhancing the extraction of sentiment and aspect-related information by focusing on how textual cues and visual context interact. We tested our approach against several baselines, including traditional text-based models and other multimodal methods. Results from standard Twitter datasets show that AdaptiSent surpasses existing models in precision, recall, and F1 score, and is particularly effective in identifying nuanced inter-modal relationships that are crucial for accurate sentiment and aspect term extraction. This effectiveness comes from the model's ability to adjust its focus dynamically based on the context's relevance, improving the depth and accuracy of sentiment analysis across various multimodal data sets. AdaptiSent sets a new standard for MABSA, significantly outperforming current methods, especially in understanding complex multimodal information.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル・アスペクトベース感性分析(MABSA)のための新しいフレームワークであるAdaptiSentを紹介する。
本モデルは,動的モダリティ重み付けと文脈適応型アテンションを統合し,テキストと視覚的コンテキストの相互作用に着目し,感情とアスペクト関連情報の抽出を強化する。
従来のテキストベースのモデルや、他のマルチモーダルメソッドなど、いくつかのベースラインに対して、我々のアプローチをテストしました。
標準Twitterデータセットの結果から、AdaptiSentは既存のモデルの精度、リコール、F1スコアを超えており、特に正確な感情とアスペクト項抽出に不可欠な、モダル間関係の特定に有効であることが示された。
この効果は、コンテキストの関連性に基づいてモデルがフォーカスを動的に調整し、様々なマルチモーダルデータセットにおける感情分析の深さと精度を改善することに由来する。
AdaptiSentはMABSAの新しい標準を設定し、特に複雑なマルチモーダル情報の理解において、現在の手法よりもはるかに優れている。
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