Abstrakt. Klassificering av data från sociala medier är ett viktigt sätt att förstå användarnas beteende på webben. Även om information om sociala medier kan vara av olika slag, t.ex. texter, bilder, ljud eller video, har traditionella metoder för klassificering vanligtvis bara en framträdande modalitet. Tekniker som kan utnyttja flera metoder är ofta komplexa och känsliga för frånvaron av vissa metoder. I detta dokument presenterar vi enkla modeller som kombinerar information från olika metoder för att klassificera innehåll i sociala medier och kan hantera ovanstående problem med befintliga tekniker. Våra modeller kombinerar information från olika metoder med ett samlingslager och en extra inlärningsuppgift används för att lära sig ett gemensamt funktionsutrymme. Vi demonstrerar prestandan hos våra modeller och deras robusthet mot avsaknaden av vissa metoder i känsloklassificeringsdomänen. Våra strategier, även om de är enkla, kan inte bara uppnå betydligt högre noggrannhet än traditionella fusionsmetoder, utan har också jämförbara resultat när endast en modalitet finns tillgänglig.
Betydelsen av datamodalitet för att förstå användarnas beteende på sociala medier betonades av REF.
Multimodal Classification for Analysing Social Media
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}