MSEVA: Ein System für multimodale Kurzvideos Emotionsvisualisierung
核心概念
Kurzvideos haben eine starke emotionale Wirkung auf die Öffentlichkeit, und das MSEVA-System ermöglicht eine effektive Emotionsanalyse.
摘要
Das Paper beschreibt die Bedeutung von Kurzvideos in sozialen Medien, insbesondere YouTube Shorts im Vergleich zu TikTok. Es betont die Vernachlässigung der affektiven Berechnung in der Vergangenheit und stellt das MSEVA-System vor, das eine multimodale Emotionsanalyse von Kurzvideos ermöglicht. Das System zielt darauf ab, die öffentliche Meinung zu lenken und die Verbreitung negativer Emotionen zu stoppen. Es wird auch eine automatische Technik für die Audio-Segmentierung und Transkription vorgeschlagen, um die Genauigkeit des multimodalen affektiven Berechnungsmodells zu verbessern. Das Paper hebt die Bedeutung von Kurzvideos bei der Verbreitung von Informationen zu aktuellen Ereignissen hervor und betont die Rolle der Emotionsanalyse bei der Vorhersage von öffentlichen Meinungen.
Index
- Einführung in Kurzvideos
- Bedeutung von Emotionsanalyse
- Konstruktion des MSEVA-Systems
- Experimente und Ergebnisse
MSEVA
统计
Monitoring der öffentlichen Emotionen durch Kurzvideos erfordert viel Zeit und Aufwand.
Das MSEVA-System verbessert die Genauigkeit des multimodalen affektiven Berechnungsmodells um etwa 4,17%.
引用
"Kurzvideos haben eine starke emotionale Wirkung auf die Öffentlichkeit."
"Das MSEVA-System zielt darauf ab, die öffentliche Meinung zu lenken und die Verbreitung negativer Emotionen zu stoppen."
更深入的查询
Wie können Kurzvideos die öffentliche Meinung beeinflussen?
Kurzvideos können die öffentliche Meinung auf vielfältige Weise beeinflussen. Durch ihre hohe Verbreitungsgeschwindigkeit und die Möglichkeit, Emotionen auf eine direkte und prägnante Weise zu vermitteln, können Kurzvideos eine starke emotionale Resonanz beim Publikum auslösen. Sie haben das Potenzial, Meinungen zu formen, Diskussionen anzuregen und sogar soziale Bewegungen zu inspirieren. Da Kurzvideos oft viral werden und von vielen Menschen konsumiert werden, können sie eine breite Palette von Emotionen und Perspektiven zu aktuellen Themen vermitteln, was wiederum die öffentliche Meinung beeinflusst.
Welche Auswirkungen hat die Vernachlässigung der affektiven Berechnung auf die Emotionsanalyse von Kurzvideos?
Die Vernachlässigung der affektiven Berechnung in der Emotionsanalyse von Kurzvideos kann zu ungenauen oder unvollständigen Ergebnissen führen. Emotionen spielen eine entscheidende Rolle in der Interpretation von Inhalten, insbesondere in Kurzvideos, die darauf abzielen, starke emotionale Reaktionen hervorzurufen. Wenn die affektive Berechnung vernachlässigt wird, können wichtige emotionale Nuancen und Reaktionen in den Videos übersehen werden, was zu einer unzureichenden Analyse führt. Dies kann die Qualität der Emotionsanalyse beeinträchtigen und die Fähigkeit, die tatsächlichen Auswirkungen der Kurzvideos auf die Zuschauer zu verstehen, einschränken.
Wie kann das MSEVA-System weiterentwickelt werden, um die Effizienz zu steigern?
Das MSEVA-System kann weiterentwickelt werden, um die Effizienz zu steigern, indem verschiedene Aspekte verbessert werden:
Optimierung der Datenverarbeitung: Durch die Implementierung von schnelleren Algorithmen und Techniken zur Datenverarbeitung kann die Effizienz des Systems gesteigert werden.
Verbesserung der Modellgenauigkeit: Durch kontinuierliches Training des multimodalen Emotionsanalysemodells mit neuen Daten und Techniken zur Modelloptimierung kann die Genauigkeit verbessert werden.
Implementierung von Echtzeit-Analyse: Die Integration von Echtzeit-Analysefunktionen in das System ermöglicht eine schnellere und effizientere Verarbeitung von Kurzvideos.
Skalierbarkeit und Ressourcenmanagement: Durch die Implementierung von skalierbaren Architekturen und effizientem Ressourcenmanagement kann das MSEVA-System besser auf die steigende Nachfrage und die Verarbeitung großer Datenmengen reagieren.
Benutzerfreundliche Schnittstelle: Eine benutzerfreundliche und intuitive Benutzeroberfläche kann die Effizienz der Nutzung des Systems steigern und die Interaktion mit den Analyseergebnissen verbessern.