著者:  （１）ピネロピ・パパランピディ、エディンバラ大学情報学部言語・認知・計算研究所 （２）フランク・ケラー、エディンバラ大学情報学部言語・認知・計算研究所 （３）ミレラ・ラパタ、エディンバラ大学情報学部言語・認知・計算研究所 リンク一覧 概要と序文 関連作業 問題の定式化 実験のセットアップ 結果と分析 結論と参考文献 A. モデルの詳細 B. 実装の詳細 C. 結果: アブレーション研究 6. 結論 本研究では、映画のグラフベースの表現を採用し、ショットを選択するための解釈可能な基準を使用する予告編生成アプローチを提案しました。また、対照学習を介して脚本からの特権情報を活用する方法を示し、ターニングポイントの識別と予告編生成に使用できるモデルを生み出しました。私たちのモデルによって生成された予告編は、その内容と魅力の点で好意的に評価されました。 今後は、映画の中のきめ細かい感情（悲しみ、嫌悪、恐怖、喜びなど）を予測する方法に焦点を当てたいと考えています。この研究では、ドメイン内のラベル付きデータセットがないため、感情の代わりとしてポジティブ/ネガティブな感情を検討します。これまでの取り組みでは、ツイート [1]、Youtube の意見動画 [4]、トークショー [20]、人間のやり取りの録音 [8] に焦点を当ててきました。予備実験では、きめ細かい感情の知識を他のドメインから私たちのドメインに移すと、より安定していて予告編生成のパフォーマンスを向上させる感情と比較して信頼性の低い予測につながることが明らかになりました。今後の取り組みとしては、映画の新しい感情データセットや、テキストや視聴覚の手がかりに基づく感情検出モデルなどがあります。 参考文献 [1] Muhammad Abdul-Mageed と Lyle Ungar。EmoNet: ゲート付きリカレントニューラルネットワークによるきめ細かな感情検出。計算言語学協会第 55 回年次会議の議事録 (第 1 巻: 長文論文)、718 ～ 728 ページ、バンクーバー、カナダ、2017 年 7 月。計算言語学協会。8  [2] Uri AlonとEran Yahav。グラフニューラルネットワークのボトルネックとその実際的な意味について。国際学習表現会議、2020年。12  [3] ジミー・バとリッチ・カルアナ「ディープネットは本当に深くする必要があるのか？」ニューラル情報処理システムの進歩に関する議事録、2654～2662ページ、モントリオール、ケベック、カナダ、2014年。2、4  [4] AmirAli Bagher Zadeh、Paul Pu Liang、Soujanya Poria、Erik Cambria、Louis-Philippe Morency。「マルチモーダル言語解析の現場：CMU-MOSEIデータセットと解釈可能な動的融合グラフ」。第56回計算言語学会年次会議議事録（第1巻：長文論文）、2236～2246ページ、メルボルン、オーストラリア、2018年7月。計算言語学会。8  [5] マックス・ベイン、アルシャ・ナグラニ、アンドリュー・ブラウン、アンドリュー・ジッサーマン。「凝縮された映画：文脈埋め込みによるストーリーベースの検索」アジアコンピュータビジョン会議論文集、2020年。2  [6] Pablo Barcelo、Egor V Kostylev、Mikael Monet、Jorge P´erez、´Juan Reutter、Juan Pablo Silva。グラフニューラルネットワークの論理的表現力。国際学習表現会議、2019年。12  [7] ヨシュア・ベンジオ、ニコラス・レナード、アーロン・クールヴィル。条件付き計算のための確率ニューロンによる勾配の推定または伝播。arXivプレプリントarXiv：1308.3432、2013年11月 [8] サンジェイ・ビラキア、スタブロス・ペトリディス、アントン・ナイホルト、マヤ・パンティッチ。MAHNOB模倣データベース：自然な人間インタラクションのデータベース。パターン認識レター、66：52–61、2015年。人間とコンピュータのインタラクションにおけるパターン認識。8  [9] Carlos Busso、Murtaza Bulut、Chi-Chun Lee、Abe Kazemzadeh、Emily Mower、Samuel Kim、Jeannette N Chang、Sungbok Lee、およびShrikanth S Narayanan。Iemocap：インタラクティブな感情的な2人組のモーションキャプチャデータベース。言語リソースと評価、42（4）：335、2008年。6  [10] Joao CarreiraとAndrew Zisserman。Quo vadis、行動認識？新しいモデルと運動学データセット。2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)、4724～4733ページ。IEEE Computer Society、2017年。6  [11] パオラ・カスカンテ・ボニーリャ、カルパシー・シタラマン、メンジア・ルオ、ビセンテ・オルドネス。「ムービースコープ：複数のモダリティを使用した映画の大規模分析」arXivプレプリントarXiv：1908.03180、2019年5月 [12] Daniel Cer、Yinfei Yang、Sheng-yi Kong、Nan Hua、Nicole Limtiaco、Rhomni St John、Noah Constant、Mario GuajardoCespedes、Steve Yuan、Chris Tar、et al。ユニバーサルセンテンスエンコーダー。arXivプレプリントarXiv：1803.11175、2018年6月 [13] ジェームズ・E・カッティング。ナラティブ理論と人気映画のダイナミクス。Psychonomic Bulletin and review、23(6):1713– 1743、2016年。1 [14] ジア・デン、ウェイ・ドン、リチャード・ソッチャー、リー・ジア・リー、カイ・リー、リー・フェイフェイ。Imagenet：大規模階層画像データベース。2009 IEEEコンピュータービジョンとパターン認識会議、248–255ページ。Ieee、2009年。6  [15] David K Duvenaud、Dougal Maclaurin、Jorge Iparraguirre、Rafael Bombarell、Timothy Hirzel、Alan Aspuru-Guzik、Ryan P Adams。分子指紋を学習するためのグラフ上の畳み込みネットワーク。神経情報処理システムの進歩、28:2224–2232、2015年。3  [16] Jort F Gemmeke、Daniel PW Ellis、Dylan Freedman、Aren Jansen、Wade Lawrence、R Channing Moore、Manoj Plakal、Marvin Ritter。オーディオセット：オーディオイベントのオントロジーとヒューマンラベル付きデータセット。2017 IEEE国際音響・音声・信号処理会議（ICASSP）、776～780ページ。IEEE、2017年。6  [17] Deepanway Ghosal、Navonil Majumder、Alexander Gelbukh、Rada Mihalcea、Soujanya Poria。Cosmic：会話における感情識別のための常識的知識。2020年自然言語処理における経験的手法に関する会議の議事録：調査結果、2470〜2481ページ、2020年。6 [18] Ross Girshick。Fast r-cnn。IEEE国際コンピュータビジョン会議の議事録、1440〜1448ページ、2015年。6  [19] フィリップ・ジョン・ゴリンスキーとミレラ・ラパタ「グラフベースのシーン抽出による映画脚本要約」。2015年北米支部計算言語学会会議論文集「人間の言語技術」、1066～1076ページ、コロラド州デンバー、2015年5～6月。計算言語学会。5、12  [20] マイケル・グリム、クリスティアン・クロシェル、シュリカント・ナラヤナン。ヴェラ・アム・ミッタークドイツ語音声・映像感情音声データベース。ICME、865-868ページ。IEEE、2008年。8  [21] マイケル・グットマンとアーポ・ヒヴァリネン「ノイズ対照推定：非正規化統計モデルのための新しい推定原理」第13回国際人工知能統計会議論文集、297～304ページ、2010年。4  [22] マイケル・ハウゲ。ストーリーテリングを簡単に：聴衆、バイヤー、クライアントを説得し変革する - シンプルに、素早く、そして収益性高く。インディー・ブックス・インターナショナル、2017年。1、3、13  [23] ジェフリー・ヒントン、オリオール・ヴィニャルス、ジェフ・ディーン。ニューラルネットワークにおける知識の抽出。arXivプレプリントarXiv:1503.02531、2015年2、4  [24] 入江剛、佐藤隆、小島明、山崎俊彦、相澤清治。自動予告編生成。第18回ACM国際マルチメディア会議論文集、839-842ページ、2010年。1、2  [25] エリック・ジャン、シシャン・グ、ベン・プール。ガンブル・ソフトマックスによるカテゴリカル再パラメータ化。国際学習表現会議（ICLR 2017）、2017年。11  [26] スティーブン・カーンズ、ケビン・マクロスキー、マーク・ベルンドル、ヴィジェイ・パンデ、パトリック・ライリー。分子グラフ畳み込み：指紋を超えて。コンピュータ支援分子設計ジャーナル、30（8）：595–608、2016年。3  [27] キム・ヒョンフン、タン・ジネン、モヒット・バンサル。ビデオQAにおける時間的ローカリゼーションのための高密度キャプションマッチングとフレーム選択ゲーティング。計算言語学会第58回年次大会論文集、4812-4822ページ、2020年。3  [28] Thomas N. 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