[論文レビュー] Large Language Models Meet Text-Centric Multimodal Sentiment Analysis: A Survey

Hao Yang, Yanyan Zhao+7 more|arXiv (Cornell University)|Jun 12, 2024

Sentiment Analysis and Opinion Mining被引用数 12

ひとこと要約

この論文はテキスト中心のマルチモーダル感情分析を概観し、LLMsとLMMsをどのように適用できるかを分析し、タスク、データセット、方法、および今後の方向性を概説します。

ABSTRACT

Compared to traditional sentiment analysis, which only considers text, multimodal sentiment analysis needs to consider emotional signals from multimodal sources simultaneously and is therefore more consistent with the way how humans process sentiment in real-world scenarios. It involves processing emotional information from various sources such as natural language, images, videos, audio, physiological signals, etc. However, although other modalities also contain diverse emotional cues, natural language usually contains richer contextual information and therefore always occupies a crucial position in multimodal sentiment analysis. The emergence of ChatGPT has opened up immense potential for applying large language models (LLMs) to text-centric multimodal tasks. However, it is still unclear how existing LLMs can adapt better to text-centric multimodal sentiment analysis tasks. This survey aims to (1) present a comprehensive review of recent research in text-centric multimodal sentiment analysis tasks, (2) examine the potential of LLMs for text-centric multimodal sentiment analysis, outlining their approaches, advantages, and limitations, (3) summarize the application scenarios of LLM-based multimodal sentiment analysis technology, and (4) explore the challenges and potential research directions for multimodal sentiment analysis in the future.

研究の動機と目的

• テキスト中心のマルチモーダル感情分析タスクとデータセットの現状を要約する。
• LLMsとLMMsがマルチモーダル感情分析にどのように適用され、利点/限界があるかを検討する。
• LLMベースの手法のプロンプト設定、評価指標、および参考結果を概説する。
• 適用シナリオを論じ、課題と今後の研究方向を特定する。

提案手法

• 画像-テキストおよび音声-画像-テキスト感情分析のタスク定義とデータセットをレビューする。
• 独立したモダリティ表現が統一されたマルチモーダル空間にどのように融合されるかを分析する。
• パラメータ凍結 vs パラメータ微調整のパラダイムを用いてLLMs/LMMsをマルチモーダルタスクに適応させることを論じる。
• プロンプトベースおよびトレーニングフリーのアプローチとマルチモーダル感情タスクのモデルアーキテクチャを要約する。
• 近代的なLMMsと融合技術（例：クロスモーダルアラインメント、キャプション生成モジュール、ノイズ耐性戦略）を強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LLMsとLMMsはさまざまなテキスト中心のマルチモーダル感情分析タスクでどのように性能を発揮するか？
• RQ2 これらのタスクに対してLLMs/LMMsを用いるアプローチの違い、強み、および限界は何か？
• RQ3 LLMs/LMMsを用いたマルチモーダル感情分析の将来の適用シナリオには何があるか？
• RQ4 感情理解のためのテキスト、視覚、音声情報の統合における残された課題は何か？

主な発見

• 本調査は画像-テキストおよび動画モダリティにまたがる14のマルチモーダル感情分析タスクを分析する。
• データセット（例：TumEmo、MVSA、MEMOTION 2、MSED、CMU-MOSI、CMU-MOSEI、MELD）を詳述し、粗粒度から細粒度までのタスク定義（MATE、MASC、JMASA）を論じる。
• 本論文は、ゼロショット/フェイショット機能やマルチモーダルタスクに対する指示追従を含むLLMsとLMMsの利点を概説する。
• 特徴レベル、アルゴリズムレベル、意思決定レベルの融合戦略を論じ、クロスモーダル意味ギャップやデータ中のノイズなどの課題を強調する。
• LLMベースのテキスト中心のマルチモーダル感情分析の著名なプロンプト、評価指標、参照結果を要約する。
• 堅牢なマルチモーダル感情分析のための課題と潜在的方向性として、カリキュラムベースのデノイジング（M2DF）やアスペクト認識付き注意機構（AOM）を挙げている。