論文の概要: A Multi-modal Approach to Fine-grained Opinion Mining on Video Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13362v2
• Date: Thu, 28 May 2020 03:13:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 08:01:18.708719
• Title: A Multi-modal Approach to Fine-grained Opinion Mining on Video Reviews
• Title（参考訳）: ビデオレビューにおける微細オピニオンマイニングへのマルチモーダルアプローチ
• Authors: Edison Marrese-Taylor, Cristian Rodriguez-Opazo, Jorge A. Balazs, Stephen Gould, Yutaka Matsuo
• Abstract要約: 本稿では,ビデオレビューから詳細な意見をマイニングするためのマルチモーダル手法を提案する。 私たちのアプローチは、時間アノテーションを必要とせずに、文レベルで機能します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.726065950436585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent advances in opinion mining for written reviews, few works have tackled the problem on other sources of reviews. In light of this issue, we propose a multi-modal approach for mining fine-grained opinions from video reviews that is able to determine the aspects of the item under review that are being discussed and the sentiment orientation towards them. Our approach works at the sentence level without the need for time annotations and uses features derived from the audio, video and language transcriptions of its contents. We evaluate our approach on two datasets and show that leveraging the video and audio modalities consistently provides increased performance over text-only baselines, providing evidence these extra modalities are key in better understanding video reviews.
• Abstract（参考訳）: 書評に対する意見採鉱の最近の進歩にもかかわらず、他の書評の出所でこの問題に取り組む研究はほとんどない。 本稿では,議論中の項目の側面と,それに対する感情の方向性を判断できる映像レビューから詳細な意見を抽出するためのマルチモーダルアプローチを提案する。 本手法は時間アノテーションを必要とせずに文レベルで動作し,その内容の音声,ビデオ,言語文の書き起こしから得られる特徴を利用する。 我々は2つのデータセットに対するアプローチを評価し、ビデオとオーディオのモダリティを活用することで、テキストのみのベースラインよりもパフォーマンスが向上することを示す。

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