Vi presenterar ett nytt sätt att extrahera funktioner från korta texter, baserat på aktiveringsvärden av ett inre lager av ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk. Vi använder de extraherade funktionerna i multimodal känsloanalys av korta videoklipp som representerar en mening vardera. Vi använder den kombinerade funktionen vektorer av text-, visuell- och ljudmodaliteter för att träna en klassificering baserad på flera kärninlärning, som är känd för att vara bra på heterogen data. Vi får 14% prestandaförbättringar jämfört med den senaste tekniken och presenterar en parallelliserbar metod för datafusion på beslutsnivå, som är mycket snabbare, men något mindre exakt.
REF gav en ny användning av djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN).
Deep Convolutional Neural Network Textual Features and Multiple Kernel Learning for Utterance-level Multimodal Sentiment Analysis
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}