[論文紹介] Context-Dependent Sentiment Analysis in User-Generated Videos [ACL 2017] / Paper summary of Context-Dependent Sentiment Analysis in User-Generated Videos
[論文紹介] Context-Dependent Sentiment Analysis in User-Generated Videos [ACL 2017] / Paper summary of Context-Dependent Sentiment Analysis in User-Generated Videos
Context-Dependent Sentiment Analysis in User-Generated Videos Soujanya Poria1 Erik Cambria1 Devamanyu Hazarika2 Navonil Majumder3 Amir Zadeh4 Louis-Philippe Morency4 1NTU Singapore, 2NITW India, 3IPN Mexico, 4CMU, USA Presented by Shunsuke KITADA Advanced course of Human Interaction Nov 19, 2018 資料を公開しています: http://bit.ly/hosei_paper_summary_human
文献情報 Poria, Soujanya and Cambria, Erik and Hazarika, Devamanyu and Majumder, Navonil and Zadeh, Amir and Morency, Louis-Philippe "Context-dependent sentiment analysis in user-generated videos." Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) (Volume 1: Long Papers). Vol. 1. 2017. http://www.aclweb.org/anthology/P17-1081 3 資料を公開しています: http://bit.ly/hosei_paper_summary_human
Introduction ● Utterance [Olson 1997] について An utterance os a unit of speech bound by breathes or pauses. ○ 発話中の呼吸や小休止を1つの単位 ■ この資料ではUtteranceを発話として扱います ● 発話レベルの感情分析 ○ 動画内の各発話に対して感情値が付与されている ○ 話者が話す内容に付随する様々な感情の動きを分析できる 6 Introduction > Related work > Method > Experiments > Conclusion [Olson 1997] Olson, David. "From utterance to text: The bias of language in speech and writing." Harvard educational review 47.3 (1977): 257-281.
[Pérez-Rosas+ 2013] Pérez-Rosas, Verónica, Rada Mihalcea, and Louis-Philippe Morency. "Utterance-level multimodal sentiment analysis." Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). Vol. 1. 2013. [Wollmer+ 2013] Wollmer, Martin, et al. "Youtube movie reviews: In, cross, and open-domain sentiment analysis in an audiovisual context." IEEE Intelligent Systems 99.1 (2013) [Poria+ 2015] Poria, Soujanya, Erik Cambria, and Alexander Gelbukh. "Deep convolutional neural network textual features and multiple kernel learning for utterance-level multimodal sentiment analysis." Proceedings of the 2015 conference on empirical methods in natural language processing. 2015. [Cambria+ 2017] Cambria, Erik, et al. "Benchmarking multimodal sentiment analysis." arXiv preprint arXiv:1707.09538 (2017). Introduction ● マルチモーダルな感情分析 ○ 複数の先行研究が存在 [Pérez-Rosas+ 2013] [Wollmer+ 2013] [Poria+ 2015] 7 ✗ 先行研究では発話間の依存関係を考慮されていない ✗ SoTAモデルでは発話を独立と見なし無視 [Cambria+ 2017] ○ 動画中の発話は順序に関係がある ■ 発話単位の連続として扱う必要がある Introduction > Related work > Method > Experiments > Conclusion
Method 21 Introduction > Related work > Method > Experiments > Conclusion 階層的・非階層的フレームワーク ● 階層的フレームワーク 2段階の操作によって各モダリティの 特徴量における階層構造を学習する Level-2 詳細 We train Level-1 and Level-2 successively but separately, ie., the training is not performed“end-to-end”. ❏ Level-1とLevel-2はend-to-endでは学 習されていない
Experiments 34 Introduction > Related work > Method > Experiments > Conclusion ● 定性分析 ○ 発話の文脈依存を考慮できることで、対象の発話を正確に 分析することが可能になった “What would have been a better name for the movie” ■ 話者が適切な名前をつけて映画の品質をコメントしよう としている文 ■ この発話には暗黙的な感情が含まれている ■ ベースラインのSVMではこの発話の分類に失敗
Experiments 35 Introduction > Related work > Method > Experiments > Conclusion ● 定性分析 ○ 発話の文脈依存を考慮できることで、対象の発話を正確に 分析することが可能になった “What would have been a better name for the movie” ■ 対象発話の文脈を含めて学習してる本提案手法は適切 に分類することができている “And I really enjoy it”, “The countryside which they showed while going through Ireland was astoundingly beautiful” ● これはポジティブな文脈であり、対象の発話を 分類する際の助けとなっている