基于弹幕情感分析的视频片段推荐模型

发布时间：2018-11-02 09:51

【摘要】：针对传统的视频情感分析方法计算效率较低且结果不易解释等问题,提出一种基于弹幕文本的视频片段情感识别算法,并以此作为视频片段的推荐依据。首先对基于情感分析的视频片段推荐问题提出形式化描述。其次,通过构建基于隐含狄利克雷分布(LDA)的弹幕词语分类,评估弹幕词语在视频片段中的多维情感向量,同时,根据视频片段之间的情感依赖关系推荐视频的情感片段。所提方法的推荐准确度比基于词频-逆文档频率(TF-IDF)的推荐算法提高了28.9%,相对于传统LDA模型提高了43.8%。实验结果表明所提模型可有效应用于信息繁杂的不规则文本情感分析。
[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.
【作者单位】： 同济大学软件学院;
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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