Människor förmedlar sina avsikter genom att använda både verbala och icke-verbala beteenden under kommunikation ansikte mot ansikte. Talarnas avsikter varierar ofta dynamiskt beroende på olika ickeverbala sammanhang, såsom röstmönster och ansiktsuttryck. Som ett resultat av detta är det viktigt att inte bara tänka på den bokstavliga innebörden i orden, utan också på de icke-verbala sammanhang i vilka dessa ord förekommer. För att bättre modellera mänskligt språk, modellerar vi först uttrycksfulla ickeverbala representationer genom att analysera de finkorniga visuella och akustiska mönster som förekommer under ordsegment. Dessutom försöker vi fånga den dynamiska karaktären av ickeverbala intentioner genom att flytta ordrepresentationer baserade på de åtföljande ickeverbala beteenden. I detta syfte föreslår vi Recurrent Deltar Variation Embedding Network (RAVEN) som modellerar den finkorniga strukturen av ickeverbala underordssekvenser och dynamiskt skiftar ordrepresentationer baserade på icke-verbala signaler. Vår föreslagna modell uppnår konkurrenskraftiga resultat på två allmänt tillgängliga datauppsättningar för multimodala känsloanalyser och känsloigenkänning. Vi visualiserar också de skiftade ordrepresentationerna i olika ickeverbala sammanhang och sammanfattar vanliga mönster när det gäller multimodala variationer av ordrepresentationer.
Senast, Wang et al. REF införde en mänsklig språkmodell som lär sig att ändra ordrepresentationer baserat på de finkorniga visuella och akustiska mönster som förekommer under ordsegment.
Words Can Shift: Dynamically Adjusting Word Representations Using Nonverbal Behaviors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}