Multimodal sensibilitetsanalys är ett forskningsområde som håller på att utvecklas och som innefattar identifiering av känslor i videor. Den aktuella forskningen betraktar uttalanden som oberoende entiteter, d.v.s. ignorerar det ömsesidiga beroendet och förhållandet mellan uttalandena i en video. I detta dokument föreslår vi en LSTM-baserad modell som gör det möjligt för uttalanden att fånga in kontextuell information från omgivningen i samma video och därmed underlätta klassificeringsprocessen. Vår metod visar 5-10% prestandaförbättring över toppmodern och hög robusthet till allmängiltighet.
I Ref föreslogs en LSTM-baserad ram som utnyttjar den kontextuella informationen för att fånga upp det ömsesidiga beroendet mellan yttrandena.
Context-Dependent Sentiment Analysis in User-Generated Videos
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}