論文の概要: Multimodal Sentiment Analysis based on Multi-channel and Symmetric Mutual Promotion Feature Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02415v1
• Date: Sat, 03 Jan 2026 06:37:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.647385
• Title: Multimodal Sentiment Analysis based on Multi-channel and Symmetric Mutual Promotion Feature Fusion
• Title（参考訳）: 多チャンネル・対称的相互促進特徴融合に基づくマルチモーダル感性分析
• Authors: Wangyuan Zhu, Jun Yu,
• Abstract要約: マルチモーダル感情分析は、人間とコンピュータの相互作用と感情コンピューティングの分野で重要な技術である。 マルチモーダル感情分析研究の進展にもかかわらず、多くの課題が残っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.294515952573105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal sentiment analysis is a key technology in the fields of human-computer interaction and affective computing. Accurately recognizing human emotional states is crucial for facilitating smooth communication between humans and machines. Despite some progress in multimodal sentiment analysis research, numerous challenges remain. The first challenge is the limited and insufficiently rich features extracted from single modality data. Secondly, most studies focus only on the consistency of inter-modal feature information, neglecting the differences between features, resulting in inadequate feature information fusion. In this paper, we first extract multi-channel features to obtain more comprehensive feature information. We employ dual-channel features in both the visual and auditory modalities to enhance intra-modal feature representation. Secondly, we propose a symmetric mutual promotion (SMP) inter-modal feature fusion method. This method combines symmetric cross-modal attention mechanisms and self-attention mechanisms, where the cross-modal attention mechanism captures useful information from other modalities, and the self-attention mechanism models contextual information. This approach promotes the exchange of useful information between modalities, thereby strengthening inter-modal interactions. Furthermore, we integrate intra-modal features and inter-modal fused features, fully leveraging the complementarity of inter-modal feature information while considering feature information differences. Experiments conducted on two benchmark datasets demonstrate the effectiveness and superiority of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情分析は、人間とコンピュータの相互作用と感情コンピューティングの分野で重要な技術である。 人間と機械間の円滑なコミュニケーションを促進するためには、人間の感情状態の正確な認識が不可欠である。 マルチモーダル感情分析研究の進展にもかかわらず、多くの課題が残っている。 第一の課題は、単一のモダリティデータから抽出された限定的で不十分にリッチな特徴である。 第二に、ほとんどの研究はモーダル間特徴情報の整合性にのみ焦点をあて、特徴間の差異を無視し、結果として特徴情報の融合が不十分になる。 本稿では,まず,より包括的な特徴情報を得るために,マルチチャネルの特徴を抽出する。 視覚と聴覚の両モードにデュアルチャネル機能を導入し,モーダル内特徴表現を強化した。 次に,対称相互促進法(SMP)を提案する。 本手法は、対称的相互注意機構と自己注意機構を組み合わせて、相互注意機構が他のモーダルから有用な情報をキャプチャし、自己注意機構が文脈情報をモデル化する。 このアプローチは、モダリティ間の有用な情報の交換を促進し、モダリティ間の相互作用を強化する。 さらに,モーダル内特徴とモーダル間融合特徴を統合し,特徴情報の違いを考慮してモーダル間特徴情報の相補性を十分に活用する。 2つのベンチマークデータセットを用いて実験を行い,提案手法の有効性と優位性を示した。

関連論文リスト

• Co-AttenDWG: Co-Attentive Dimension-Wise Gating and Expert Fusion for Multi-Modal Offensive Content Detection [0.0]
  マルチモーダル学習は重要な研究の方向性として浮上している。 既存のアプローチは、しばしばクロスモーダル相互作用の不足と固い融合戦略に悩まされる。 本稿では,Co-AttenDWGを提案する。 我々は,Co-AttenDWGが最先端性能と優れたクロスモーダルアライメントを実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-25T07:26:00Z)
• DeepInteraction++: Multi-Modality Interaction for Autonomous Driving [80.8837864849534]
  我々は,モダリティごとの個別表現を学習し,維持することのできる,新しいモダリティインタラクション戦略を導入する。 DeepInteraction++はマルチモーダルなインタラクション・フレームワークであり、マルチモーダルな表現型インタラクション・エンコーダとマルチモーダルな予測型インタラクション・デコーダを特徴とする。 実験では,3次元物体検出とエンドツーエンドの自律走行の両方において,提案手法の優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T14:04:21Z)
• Asynchronous Multimodal Video Sequence Fusion via Learning Modality-Exclusive and -Agnostic Representations [19.731611716111566]
  本稿では,モダリティ学習のためのマルチモーダル融合手法を提案する。 我々は、モーダル内の信頼性のあるコンテキストダイナミクスをキャプチャする予測的自己アテンションモジュールを導入する。 階層的クロスモーダルアテンションモジュールは、モダリティ間の価値ある要素相関を探索するために設計されている。 両識別器戦略が提示され、異なる表現を敵対的に生成することを保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T04:36:48Z)
• AIMDiT: Modality Augmentation and Interaction via Multimodal Dimension Transformation for Emotion Recognition in Conversations [57.99479708224221]
  AIMDiTと呼ばれる新しいフレームワークを提案し、深い特徴のマルチモーダル融合の問題を解決する。 公開ベンチマークデータセットMELDでAIMDiTフレームワークを使用して行った実験では、Acc-7とw-F1メトリクスの2.34%と2.87%の改善が明らかにされた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T11:31:18Z)
• A Low-rank Matching Attention based Cross-modal Feature Fusion Method for Conversational Emotion Recognition [54.44337276044968]
  低ランクマッチング注意法(LMAM)と呼ばれる新しい軽量クロスモーダル機能融合法を提案する。 LMAMは、会話における文脈的感情的意味情報を効果的に捉え、自己認識機構によって引き起こされる二次的複雑性問題を緩和する。 実験により, LMAMの軽量化を前提として, 他の一般的な相互拡散法と比較し, LMAMの優位性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T16:02:44Z)
• Multi-channel Attentive Graph Convolutional Network With Sentiment Fusion For Multimodal Sentiment Analysis [10.625579004828733]
  本稿では,Multi- Channel Attentive Graph Convolutional Network (MAGCN)を提案する。 クロスモーダルな対話型学習と感傷的特徴融合の2つの主要コンポーネントで構成されている。 実験は、広く使われている3つのデータセットで実施される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T12:38:33Z)
• Video Sentiment Analysis with Bimodal Information-augmented Multi-Head Attention [7.997124140597719]
  本研究では,複数のモダリティの時系列データを含むビデオの感情分析に注目する。 重要な問題は、これらの異種データをどのように融合するかです。 バイモーダル相互作用に基づいて、より重要なバイモーダル特徴はより大きな重みが割り当てられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-03T12:30:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。