Мультимодальный анализ настроений
-
Основы мультимодального анализа настроений
- Мультимодальный анализ включает в себя аудио- и визуальные данные, а также традиционные текстовые данные.
- Анализ может быть би- или тримодальным.
- Использование социальных сетей и видеоматериалов расширяет возможности анализа.
-
Задачи и методы мультимодального анализа
- Основная задача — классификация настроений на положительные, отрицательные или нейтральные.
- Слияние данных из разных модальностей является ключевым.
- Методы слияния включают слияние на уровне признаков, принятие решений и гибридное слияние.
-
Особенности и методы анализа
- Текстовые особенности включают униграммы и n-граммы.
- Звуковые характеристики включают частотный диапазон, спектральные параметры и длительность паузы.
- Визуальные особенности включают выражения лица и улыбку.
-
Методы слияния данных
- Слияние на уровне признаков объединяет признаки из разных модальностей.
- Слияние на уровне принятия решений позволяет классифицировать данные независимо.
- Гибридное слияние объединяет результаты слияния на уровне признаков и принятия решений.
-
Приложения мультимодального анализа
- Анализ видео с обзорами фильмов и продуктов для рекомендаций.
- Разработка виртуальных помощников с использованием NLP и машинного обучения.
- Выявление заболеваний, таких как стресс и депрессия, на основе анализа эмоций.
- Анализ настроений в новостных видеопрограммах.