Abstract-Teknologi har gjort det möjligt för alla med en internetuppkoppling att enkelt skapa och dela sina idéer, åsikter och innehåll med miljontals andra människor runt om i världen. En stor del av innehållet som läggs ut och konsumeras online är multimodalt. Med miljarder telefoner, surfplattor och datorer frakt idag med inbyggda kameror och en mängd nya video-utrustade bärbara som Google Glass på horisonten, kommer mängden video på Internet bara att fortsätta att öka. Det har blivit allt svårare för forskare att hålla jämna steg med denna flod av multimodalt innehåll, för att inte tala om att organisera eller förstå det. Gräva användbar kunskap från video är ett kritiskt behov som kommer att växa exponentiellt, i takt med den globala tillväxten av innehåll. Detta är särskilt viktigt i känsloanalysen, eftersom både service- och produktrecensioner gradvis skiftar från enmodal till multimodal. Vi presenterar en ny metod för att extrahera funktioner från visuella och textmässiga metoder med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk. Genom att mata sådana funktioner till en flerkärnig inlärningsklassificerare överträffar vi avsevärt den senaste tekniken av multimodala känsloigenkännings- och känsloanalys på olika datauppsättningar.
Dessutom använde REF ett konvolutionellt neuralt nätverk för att extrahera dokumentfunktioner och sedan använt flera kernel lärande (MKL) för känsloanalys.
Convolutional MKL Based Multimodal Emotion Recognition and Sentiment Analysis
{'venue': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}