Kulturens inverkan på den visuella känslouppfattningen har nyligen fångat multimediaforskningens uppmärksamhet. I denna studie ger vi kraftfulla beräkningslingvistik verktyg för att utforska, hämta och bläddra i en datauppsättning av 16K flerspråkiga affektiva visuella begrepp och 7.3M Flickr bilder. För det första utformar vi ett effektivt crowdsourcing-experiment för att samla mänskliga bedömningar av känslor kopplade till de visuella begreppen. Vi använder sedan ordinslag för att representera dessa begrepp i ett lågdimensionellt vektorutrymme, vilket gör det möjligt för oss att utöka betydelsen kring begrepp, och på så sätt möjliggöra insikt om likheter och skillnader mellan olika språk. Vi jämför en mängd olika konceptrepresentationer genom en ny utvärderingsuppgift baserad på begreppet visuell semantisk relationsförmåga. Baserat på dessa representationer utformar vi klustersystem för att gruppera flerspråkiga visuella begrepp, och utvärdera dem med nya mätvärden baserade på crowdsourced-känslor samt visuell semantisk relationsförmåga. Det föreslagna klusterramverket gör det möjligt för oss att analysera hela det flerspråkiga datasetet på djupet och även visa en applikation på en delmängd ansiktsdata, utforska kulturella insikter om porträttrelaterade affektiva visuella begrepp.
Pappas m.fl. I REF föreslås flerspråkiga visuella konceptkluster för att studera likheter och skillnader mellan olika språk.
Multilingual Visual Sentiment Concept Matching
{'venue': "Proceedings ICMR '16 Proceedings of the 2016 ACM on International Conference on Multimedia Retrieval Pages 151-158", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}