Multimodale und mehrsprachige Modelle zur Sentiment-Analyse von Tweets

Dieser Artikel präsentiert einen Ansatz zur Erweiterung bestehender Twitter-Sentiment-Datensätze zu einem multimodalen Format, um neue Möglichkeiten für die sentiment-bezogene Forschung zu eröffnen. Die Autoren führen Baseline-Experimente mit diesem erweiterten Datensatz durch und zeigen, dass die Verwendung eines sentiment-optimierten großen Sprachmodells als Textencoder bei unimodalen und multimodalen Konfigurationen besonders gut abschneidet.