【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的視頻情感分析方法計(jì)算效率較低且結(jié)果不易解釋等問(wèn)題,提出一種基于彈幕文本的視頻片段情感識(shí)別算法,并以此作為視頻片段的推薦依據(jù)。首先對(duì)基于情感分析的視頻片段推薦問(wèn)題提出形式化描述。其次,通過(guò)構(gòu)建基于隱含狄利克雷分布(LDA)的彈幕詞語(yǔ)分類,評(píng)估彈幕詞語(yǔ)在視頻片段中的多維情感向量,同時(shí),根據(jù)視頻片段之間的情感依賴關(guān)系推薦視頻的情感片段。所提方法的推薦準(zhǔn)確度比基于詞頻-逆文檔頻率(TF-IDF)的推薦算法提高了28.9%,相對(duì)于傳統(tǒng)LDA模型提高了43.8%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提模型可有效應(yīng)用于信息繁雜的不規(guī)則文本情感分析。
[Abstract]:Aiming at the problems of low computational efficiency and difficult interpretation of the traditional video emotion analysis method, a video segment emotional recognition algorithm based on projectile text is proposed, which is used as the basis for the recommendation of video segment. Firstly, a formal description of video segment recommendation based on emotion analysis is proposed. Secondly, the multi-dimension emotion vector of project-screen words in video segment is evaluated by constructing the classification of project-screen words based on implicit Delikley distribution (LDA). At the same time, according to the emotional dependence relationship between video segments, the emotional segment of video is recommended. The recommended accuracy of the proposed method is 28.9 higher than that of the word frequency-inverse document frequency (TF-IDF) algorithm, and 43.8% higher than that of the traditional LDA model. The experimental results show that the proposed model can be effectively applied to the emotional analysis of irregular text with complicated information.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)軟件學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2305683