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J-GLOBAL ID：202002223970356723   整理番号：20A2462953

実生活メディアにおけるMuSe2020チャレンジとワークショップマルチモーダル感情分析,感情目標エンゲージメントおよび信頼性検出:感情的カーレビュー【JST・京大機械翻訳】

MuSe 2020 Challenge and Workshop Multimodal Sentiment Analysis, Emotion-target Engagement and Trustworthiness Detection in Real-life Media: Emotional Car Reviews in-the-wild

著者 (12件)： Stappen Lukas (University of Augsburg, Augsburg, Germany) ,  Baird Alice (Augsburg University, Augsburg, Germany) ,  Rizos Georgios (Imperial College London, London, United Kingdom) ,  Tzirakis Panagiotis (Imperial College London, London, United Kingdom) ,  Du Xinchen (Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  Hafner Felix (University of Augsburg, Augsburg, Germany) ,  Schumann Lea (University of Augsburg, Augsburg, Germany) ,  Mallol-Ragolta Adria (University of Augsburg, Augsburg, Germany) ,  Schuller Bjoern W. (Imperial College London, London, United Kingdom) ,  Lefter Iulia (Delft University of Technology, Delft, Netherlands) ,  Cambria Erik (Nanyang Technological University, Singapore, Singapore, Singapore) ,  Kompatsiaris Ioannis (CERTH-ITI, Hellas, Greece)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MuSe’20  ページ： 35-44  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： リアルタイムメディア(MuSe)2020におけるマルチモーダルSentiment分析は,感情認識のタスク,ならびに,オーディオビジュアルおよび言語モダリティをより包括的に統合する手段による感情-ターゲット関与および信頼性検出に焦点を当てた,チャレンジベースワークショップである。MuSe2020の目的は,異なる分野からコミュニティを一緒にもたらすことである。主に,オーディオビジュアル感情認識コミュニティ(信号ベース)と感情分析コミュニティ(シンボルベース)である。3つの異なるサブチャレンジ:MuSe-Wildを示し,それは連続感情(アローラルおよび原子価)予測に焦点を当てた;参加者は,参加者が3クラス(低,中,高)感情のターゲットとして10のドメイン特異的トピックを認識する。およびMuSe-Trustは,信頼性の新規な側面を予測する。本論文では,MuSe-CARに関する詳細情報,即ち,その種内データベースの1つを,挑戦のために利用し,また,適用した最先端の特徴およびモデリング手法について,提供した。各サブチャレンジに対して,参加者の競合基準を設定した。即ち,試験に関して,MuSe-Wild(原子価と覚醒)CCCを0.2568,MuSe-Topic aスコア(0.34×UAR+0.66×F1と計算)を10クラストピックで76.78%,また3クラス感情予測で40.64%,およびMuSe-Trustで0.4359のCCCで報告した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  *信頼性 ,  データベース ,  コミュニティ ,  原子価 ,  覚醒 ,  *多モード
準シソーラス用語： モダリティ ,  オーディオビジュアル ,  感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 感情コンピューティング ,  マルチモーダル融合 ,  マルチモーダル感情分析 ,  ユーザ生成データ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (6件)： ワークショップ ,  マルチモーダル ,  感情分析 ,  感情 ,  目標 ,  レビュー