Buchumschlag

DeepMLF: Multimodal language model with learnable tokens for deep fusion in sentiment analysis

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Georgiou, Efthymios, Katsouros, Vassilis, Avrithis, Yannis, Potamianos, Alexandros
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

MEDUSA: A Multimodal Deep Fusion Multi-Stage Training Framework for Speech Emotion Recognition in Naturalistic Conditions
von: Chatzichristodoulou, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large language model for Bible sentiment analysis: Sermon on the Mount
von: Vora, Mahek, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Masked Diffusion Language Models with Frequency-Informed Training
von: Kosmopoulou, Despoina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Vocabulary shapes cross-lingual variation of word-order learnability in language models
von: Martins, Jonas Mayer, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Aggregation Artifacts in Subjective Tasks Collapse Large Language Models' Posteriors
von: Chochlakis, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Strong Pull of Prior Knowledge in Large Language Models and Its Impact on Emotion Recognition
von: Chochlakis, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A longitudinal sentiment analysis of Sinophobia during COVID-19 using large language models
von: Wang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fine-tuning multilingual language models in Twitter/X sentiment analysis: a study on Eastern-European V4 languages
von: Filip, Tomáš, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Y-Drop: A Conductance based Dropout for fully connected layers
von: Georgiou, Efthymios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transcoders Trace Visual Grounding and Hallucinations in Vision-Language Models
von: Damianos, Dimitrios, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fine-tuning of lightweight large language models for sentiment classification on heterogeneous financial textual data
von: Amorin, Alvaro Paredes, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Nepali-language LLMs: Efficient GPT training with a Nepali BPE tokenizer
von: Shrestha, Adarsha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An evaluation of LLMs and Google Translate for translation of selected Indian languages via sentiment and semantic analyses
von: Chandra, Rohitash, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluation of data inconsistency for multi-modal sentiment analysis
von: Wang, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Not a nuisance but a useful heuristic: Outlier dimensions favor frequent tokens in language models
von: Macocco, Iuri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An overview of model uncertainty and variability in LLM-based sentiment analysis. Challenges, mitigation strategies and the role of explainability
von: Herrera-Poyatos, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating the relationship between regularity and learnability in recursive numeral systems using Reinforcement Learning
von: Silvi, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the token distance modeling ability of higher RoPE attention dimension
von: Hong, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EditGen: Harnessing Cross-Attention Control for Instruction-Based Auto-Regressive Audio Editing
von: Sioros, Vassilis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AnomaLLMy -- Detecting anomalous tokens in black-box LLMs through low-confidence single-token predictions
von: Witold, Waligóra
Veröffentlicht: (2024)

Evaluation of Google Translate for Mandarin Chinese translation using sentiment and semantic analysis
von: Wang, Xuechun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can AI mimic the human ability to define neologisms?
von: Georgiou, Georgios P.
Veröffentlicht: (2025)

Differentiating Between Human-Written and AI-Generated Texts Using Automatically Extracted Linguistic Features
von: Georgiou, Georgios P.
Veröffentlicht: (2024)

A comprehensive survey of contemporary Arabic sentiment analysis: Methods, Challenges, and Future Directions
von: Shi, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating and explaining training strategies for zero-shot cross-lingual news sentiment analysis
von: Andrenšek, Luka, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Greek podcast corpus: Competitive speech models for low-resourced languages with weakly supervised data
von: Paraskevopoulos, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Is Sanskrit the most token-efficient language? A quantitative study using GPT, Gemini, and SentencePiece
von: Kumar, Anshul
Veröffentlicht: (2026)

Prediction hubs are context-informed frequent tokens in LLMs
von: Nielsen, Beatrix M. G., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Jacobian Scopes: token-level causal attributions in LLMs
von: Liu, Toni J. B., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Language models are better than humans at next-token prediction
von: Shlegeris, Buck, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Creating emoji lexica from unsupervised sentiment analysis of their descriptions
von: Fernández-Gavilanes, Milagros, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Looking beyond the next token
von: Thankaraj, Abitha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The pitfalls of next-token prediction
von: Bachmann, Gregor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Effective internal language model training and fusion for factorized transducer model
von: Guo, Jinxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dissociating language and thought in large language models
von: Mahowald, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Ensemble BERT: A student social network text sentiment classification model based on ensemble learning and BERT architecture
von: Jiang, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context
von: Gemini Team, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sentiment analysis of preservice teachers' reflections using a large language model
von: Park, Yunsoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A semantically enhanced dual encoder for aspect sentiment triplet extraction
von: Jiang, Baoxing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Scaled and Inter-token Relation Enhanced Transformer for Sample-restricted Residential NILM
von: Rahman, Minhajur, et al.
Veröffentlicht: (2024)