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J-GLOBAL ID：201902262302458445   整理番号：19A0517441

感情を意識した符号化ネットワーク解析に基づくWebビデオグループの階層構造の抽出【JST・京大機械翻訳】

Extracting Hierarchical Structure of Web Video Groups Based on Sentiment-Aware Signed Network Analysis

著者 (3件)： Harakawa Ryosuke (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, Sapporo, Japan) ,  Ogawa Takahiro (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, Sapporo, Japan) ,  Haseyama Miki (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, Sapporo, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 16963-16973  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチメディアコンテンツにおける感情は,マルチメディアコンテンツが社会メディア利用者の感情を伝えるためのツールであるので,それらの話題に影響を与えている。マルチメディアコンテンツにおける感情を推定できれば,検索や推薦などのアプリケーションの性能が向上する。しかし,感情分析を利用することにより,このような応用が実現された研究はほとんどない。本論文では,Webビデオ検索を実現するために,感情認識符号化ネットワーク解析に基づくWebビデオグループの階層構造を抽出するための新しい方法を提示した。最初に,提案した方法は,Webビデオに添付されたテキストから得られたコンテンツと感情特徴の多モード特徴を用いることにより,Webビデオ間の潜在的リンクを推定する。このように,この方法は,類似性だけでなく,Webビデオの話題間の正と負の関係を反映する符号化ネットワークの構築を可能にする。さらに,正と負のエッジ間のバランスを適応的に調整できるモジュールベースの測度を最適化するアルゴリズムを新たに開発した。このアルゴリズムは,複数の抽象レベルで類似の話題を持つWebビデオグループを検出する。このように,階層構造の成功した抽出は実行可能になった。階層構造を提供することにより,ユーザは多くのWebビデオの概観を得ることができ,望ましいWebビデオをうまく検索することが可能になる。新しいベンチマークデータセットYouTube-8Mを用いた実験の結果は,本論文の寄与を検証した。すなわち,1)Webビデオ分類のための感情解析を利用する最初の試み,2)感情と多モード特徴から導出された重み付き符号化ネットワークを解析するための新しいアルゴリズムである。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  コンテンツ ,  最適化 ,  *ネットワーク ,  応用プログラム ,  多モード ,  *Web【情報システム】 ,  *録画装置 ,  アルゴリズム ,  類似性 ,  *階層構造
準シソーラス用語： ユーチューブ ,  テキスト ,  ソーシャルメディア ,  マルチメディアコンテンツ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  通信網  (ND07030A) ,  テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (8件)： 感情 ,  意識 ,  符号化 ,  ネットワーク解析 ,  Web ,  ビデオ ,  グループ ,  階層構造