Core Concepts
既存のマルチモーダル感情分析タスクは、予期せぬデータセットのバイアスに苦しんでおり、これらの有害なバイアスを除去するためにカウンターファクトリー推論を活用したMCISフレームワークが提案されている。
Abstract
人間の直観的なカウンターファクトリー能力を模倣し、MCISフレームワークは既存のバイアスに対処して性能向上を達成。実験結果は提案されたフレームワークが効果的であることを示す。
Stats
マルチモーダル入力から多様な感情関連手掛かりを統合するマルチモーダル表現M(L = l, A = a, V = v)。
データセットバイアスによる不正確な予測への依存度:95%:5%。
言語特徴量が感情分析に重要であることが示されている。
平均埋め込み機能は理想的なバイアスに従うよう設計されている。
Quotes
"Believe nothing you hear, and only one half that you see." - Edgar Allan Poe