Sentimentanalys av online-användargenererat innehåll är viktigt för många sociala medier analytics uppgifter. Forskare har till stor del förlitat sig på analys av textkänslor för att utveckla system för att förutsäga politiska val, mäta ekonomiska indikatorer och så vidare. Nyligen använder sociala medier allt oftare bilder och videor för att uttrycka sina åsikter och dela med sig av sina erfarenheter. Sentimentanalys av sådant storskaligt visuellt innehåll kan hjälpa till att bättre extrahera användarkänslor till händelser eller ämnen, såsom de i bild tweets, så att förutsägelse av känslor från visuellt innehåll kompletterar textkänslor analys. Motiverade av behovet av att utnyttja storskaliga men bullriga träningsdata för att lösa det extremt utmanande problemet med bildkänslor analys, använder vi Convolutional Neural Networks (CNN). Först utformar vi en lämplig CNN-arkitektur för analys av bildkänslor. Vi får en halv miljon träningsprover genom att använda en grundläggande känsloalgoritm för att märka Flickr bilder. För att använda sådana bullriga maskinmärkta data använder vi en progressiv strategi för att finjustera det djupa nätverket. Dessutom förbättrar vi prestandan på Twitter-bilder genom att framkalla domänöverföring med ett litet antal manuellt märkta Twitter-bilder. Vi har genomfört omfattande experiment på manuellt märkta Twitter-bilder. Resultaten visar att det föreslagna CNN kan uppnå bättre prestanda i bildanalys än konkurrerande algoritmer.
I Ref föreslogs en progressiv CNN-arkitektur för att använda Bulliely-märkta data för klassificering av binära känslor.
Robust Image Sentiment Analysis Using Progressively Trained and Domain Transferred Deep Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}