Keskeiset käsitteet
論文は、CLIPによる対照的学習を用いた新しいアーキテクチャを提案し、マルチモーダル特徴のアライメントを行うことで、多様なタスクで優れたパフォーマンスを達成することを示しています。
Tiivistelmä
この論文では、マルチモーダルセマンティック理解における新しいCLIPガイドの対照的学習ベースのアーキテクチャが提案されています。異なるモダリティから派生した特徴を統一された深い空間に射影することで、マルチモーダル特徴のアライメントが実現されます。実験結果は、提案されたモデルがいくつかの基準値を大幅に上回り、異なる集約方法や知識豊富なモデルよりも明らかな性能向上をもたらすことを示しています。また、外部知識を使用せずに単純に実装可能であり、他のマルチモーダルタスクに容易に移行できることが強調されています。
Tilastot
提案されたモデルはF1スコアで83.91点を達成しました。
データセット内のトレーニングデータは19816サンプルで構成されています。
CLFAは他の集約方法でも優れたパフォーマンスを発揮します。
Lainaukset
"Most previous work applies a dual-encoder structure to separately encode image and text, but fails to learn cross-modal feature alignment."
"Our proposed model significantly outperforms several baselines on multi-modal sarcasm detection (MMSD) and multi-modal sentiment analysis (MMSA) tasks."
"Our method can improve the understanding ability of the model as the external knowledge can."