論文の概要: Structured Prompting and LLM Ensembling for Multimodal Conversational Aspect-based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22603v1
- Date: Sat, 27 Dec 2025 14:14:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.131037
- Title: Structured Prompting and LLM Ensembling for Multimodal Conversational Aspect-based Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: マルチモーダル対話型アスペクトベース感性分析のための構造化プロンプトとLLMの組立
- Authors: Zhiqiang Gao, Shihao Gao, Zixing Zhang, Yihao Guo, Hongyu Chen, Jing Han,
- Abstract要約: TheMCABSA Challengeでは,(1)複数話者対話から主観的,対象的,側面,意見,感情,理性を含む包括的感情のセクシュタプルを抽出し,(2)動的感情変化とその引き金となる感情のフリップを検出する。
本システムでは,Subtask-Iの平均スコアが47.38%,Subtask-IIで74.12%,リッチマルチモーダル感情分析におけるステップワイド改善とアンサンブル戦略の有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.617521594914546
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding sentiment in multimodal conversations is a complex yet crucial challenge toward building emotionally intelligent AI systems. The Multimodal Conversational Aspect-based Sentiment Analysis (MCABSA) Challenge invited participants to tackle two demanding subtasks: (1) extracting a comprehensive sentiment sextuple, including holder, target, aspect, opinion, sentiment, and rationale from multi-speaker dialogues, and (2) detecting sentiment flipping, which detects dynamic sentiment shifts and their underlying triggers. For Subtask-I, in the present paper, we designed a structured prompting pipeline that guided large language models (LLMs) to sequentially extract sentiment components with refined contextual understanding. For Subtask-II, we further leveraged the complementary strengths of three LLMs through ensembling to robustly identify sentiment transitions and their triggers. Our system achieved a 47.38% average score on Subtask-I and a 74.12% exact match F1 on Subtask-II, showing the effectiveness of step-wise refinement and ensemble strategies in rich, multimodal sentiment analysis tasks.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダルな会話における感情を理解することは、感情的にインテリジェントなAIシステムを構築する上で、複雑だが重要な課題である。
The Multimodal Conversational Aspect-based Sentiment Analysis (MCABSA) Challenge (MCABSA) では,(1)複数話者対話から主観的,目的,側面,意見,感情,理性を含む包括的感情のセクスタプルを抽出し,(2)動的感情変化とそれに基づく引き金を検出する感情のフリップを検出する。
In this paper, we designed a structured prompting pipeline that guideed large language model (LLMs) to guideed sentiment components with refined contextual understanding。
Subtask-IIでは,3つのLDMの相補的強みをさらに活用し,感情遷移とその引き金の確実な同定を行った。
本システムでは,Subtask-Iの平均スコアが47.38%,Subtask-IIで74.12%,リッチマルチモーダル感情分析におけるステップワイド改善とアンサンブル戦略の有効性が示された。
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