Arabic Multimodal Machine Learning: Datasets, Applications, Approaches, and Challenges

📄 arXiv: 2508.12227v2 📥 PDF

作者: Abdelhamid Haouhat, Slimane Bellaouar, Attia Nehar, Hadda Cherroun, Ahmed Abdelali

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-17 (更新: 2025-08-21)

💡 一句话要点

提出阿拉伯多模态机器学习的分类体系以解决研究空白问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态机器学习 阿拉伯语处理 情感分析 情绪识别 数据集分类 研究空白 系统性分析

📋 核心要点

  1. 现有的阿拉伯多模态机器学习研究缺乏系统性分类，导致研究空白和重复。
  2. 论文提出了一种新颖的分类法，将研究分为数据集、应用、方法和挑战四个主题，以便更好地理解现状。
  3. 通过对现有研究的分析，识别出多个未被充分探讨的领域，为未来研究提供了方向和机会。

📝 摘要（中文）

多模态机器学习（MML）旨在整合和分析来自文本、音频和视觉等多种模态的信息，使机器能够处理复杂任务，如情感分析、情绪识别和多媒体检索。近年来，阿拉伯多模态机器学习在基础发展上已达到一定成熟度，进行全面调查的时机已到。本文通过新颖的分类法探讨阿拉伯多模态机器学习，将现有研究分为数据集、应用、方法和挑战四个关键主题。通过提供结构化的概述，本文揭示了阿拉伯多模态机器学习的现状，强调了未被研究的领域和关键研究空白，助力研究者在识别的机会基础上推进该领域的发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决阿拉伯多模态机器学习领域的研究空白，现有方法缺乏系统性分类和全面分析，导致研究方向不明确。

核心思路：论文提出了一种新颖的分类体系，通过对现有研究的系统整理，帮助研究者识别关键问题和研究机会，从而推动该领域的发展。

技术框架：整体架构包括四个主要模块：数据集、应用、方法和挑战。每个模块分别分析现有研究的现状、应用场景和面临的挑战。

关键创新：最重要的创新点在于提出了针对阿拉伯多模态机器学习的分类法，这一方法与现有的单一模态研究或未系统分类的研究有本质区别。

关键设计：在分类法中，重点关注数据集的多样性、应用的广泛性、方法的有效性以及挑战的复杂性，确保全面覆盖阿拉伯多模态机器学习的研究现状。

📊 实验亮点

本文通过系统分析现有研究，识别出多个未被充分探讨的领域，为阿拉伯多模态机器学习的发展提供了重要的研究方向。通过分类法的应用，研究者能够更清晰地了解现有研究的局限性和未来的研究机会。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括情感分析、情绪识别和多媒体检索等，能够为阿拉伯语环境下的智能系统提供更为精准的支持。通过识别研究空白，未来的研究可以更有效地推动阿拉伯多模态机器学习的实际应用，提升相关技术的实用性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Multimodal Machine Learning (MML) aims to integrate and analyze information from diverse modalities, such as text, audio, and visuals, enabling machines to address complex tasks like sentiment analysis, emotion recognition, and multimedia retrieval. Recently, Arabic MML has reached a certain level of maturity in its foundational development, making it time to conduct a comprehensive survey. This paper explores Arabic MML by categorizing efforts through a novel taxonomy and analyzing existing research. Our taxonomy organizes these efforts into four key topics: datasets, applications, approaches, and challenges. By providing a structured overview, this survey offers insights into the current state of Arabic MML, highlighting areas that have not been investigated and critical research gaps. Researchers will be empowered to build upon the identified opportunities and address challenges to advance the field.