本研究では、SemEval-2024 Task 3のマルチモーダル感情原因ペア抽出タスクに取り組むため、MER-MCEフレームワークを提案した。
MER-MCEは2つのステージから構成される:
実験評価の結果、提案手法は第3位の成績を収めた。モダリティ間の相互補完性と、マルチモーダル言語モデルの有効性が示された。一方で、視覚・音声特徴の精度向上、長距離依存関係の捕捉など、課題も明らかになった。
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Key Insights Distilled From
by Zebang Cheng... at arxiv.org 04-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.00511.pdfDeeper Inquiries