Den senaste tidens framsteg när det gäller bildigenkänning och språkmodellering gör automatisk beskrivning av bildinnehåll till verklighet. Dock saknas stiliserade, icke-faktiska aspekter av den skriftliga beskrivningen i de nuvarande systemen. En sådan stil är beskrivningar med känslor, vilket är vanligt i vardagskommunikation, och påverkar beslutsfattande och relationer mellan människor. Vi designar ett system för att beskriva en bild med känslor, och presenterar en modell som automatiskt genererar bildtexter med positiva eller negativa känslor. Vi föreslår en ny byte återkommande neurala nätverk med ord-nivå legalisering, som kan producera emotionella bildtexter med endast 2000+ tränings meningar som innehåller känslor. Vi utvärderar bildtexterna med olika automatiska och crowd-sourcing mätvärden. Vår modell jämför positivt i gemensamma kvalitetsmått för bildtextning. I 84,6 % av fallen bedömdes de positiva underrubrikerna vara minst lika beskrivande som de faktiska underrubrikerna. Av dessa positiva rubriker bekräftades 88 % av de crowdsourcade arbetarna att de hade den rätta känslan.
SentiCap Ref undersöker skapandet av bildbeskrivningar med positiva eller negativa känslor.
SentiCap: Generating Image Descriptions with Sentiments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}