Multi-attention Fusion for Multimodal Sentiment Classification
Rattachement africain : cn, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Multimodal sentiment analysis (MSA) aims to leverage information from multiple modalities (e.g., text, image, etc.) to improve sentiment classification accuracy compared to solely analyzing each modality independently. Most previous works only rely on a single fusion strategy to combine the information from different modalities, which may not fully capture the complex interactions between them. In this paper, we propose a novel Multi-Attention Fusion (MAF) model that combines transformer-based text and image encoders through a multi-attention cross-modal fusion mechanism. Our model uses position-attention over text and image to capture salient modality-specific features, which are then fused via cross-attention to model rich interactions between the two modalities. The experimental results on three sentence-level multimodal sentiment datasets show the effectiveness of our approach over existing state-of-the-art models.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Multi-attention Fusion for Multimodal Sentiment Classification
- Date Crossref
- 10/06/2024
- Éditeur
- ACM
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Hubei Normal University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Ulster pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer and Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Communication and Media pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Hubei Normal University, University of Ulster et School of Computer and Information Engineering, avec 1 autre affiliation.
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