Människor delar med sig av sina åsikter, berättelser och recensioner via webbplatser för videodelning på nätet varje dag. Att studera känslor och subjektivitet i dessa opinionsvideor får allt större uppmärksamhet från den akademiska världen och industrin. Även om känsloanalys har varit framgångsrik för text, är det en understuderad forskningsfråga för videor och multimediainnehåll. De största bakslagen för studier i denna riktning är bristen på lämpliga datauppsättningar, metoder, baslinjer och statistiska analyser av hur information från olika transportsätt relaterar till varandra. Detta dokument introducerar för forskarvärlden den första åsikts-nivå kommenterade corpus av känslor och subjektivitet analys i online-videor som kallas Multimodal opinionsnivå Sentiment Intensity Dataset (MOSI). Datauppsättningen är strikt kommenterad med etiketter för subjektivitet, känslointensitet, per-ram och per-opinion kommenterade visuella funktioner, och per-millisekunder kommenterade ljudfunktioner. Dessutom presenterar vi utgångspunkter för framtida studier i denna riktning samt en ny multimodal fusionsstrategi som tillsammans modellerar talade ord och visuella gester.
Inom det relaterade området för känsloanalys har Multimodal Corpus of Sentiment Intensity and Subjectivity Analysis in Online Opinion Videos (MOSI) REF in-the-vild data.
MOSI: Multimodal Corpus of Sentiment Intensity and Subjectivity Analysis in Online Opinion Videos
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems 31.6 (2016): 82-88', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}