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.
Poria m.fl. REF använder de extraherade funktionerna i multimodal känsloanalys av korta videoklipp som representerar en mening vardera.
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']}