論文の概要: Analysis of Emotional Content in Indian Political Speeches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13325v1
- Date: Mon, 27 Jul 2020 07:00:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-06 11:45:48.222032
- Title: Analysis of Emotional Content in Indian Political Speeches
- Title(参考訳): インド政治音声における感情内容の分析
- Authors: Sharu Goel, Sandeep Kumar Pandey, Hanumant Singh Shekhawat
- Abstract要約: インドの政治家8人のデータセットによる実験的評価は、政治家がスピーチに感情を取り入れ、大衆に和音を打つ方法を示している。
また, 当選率と, 政治家の発言における感情的内容との関係について, 投票シェアの分析を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1024591739346294
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Emotions play an essential role in public speaking. The emotional content of
speech has the power to influence minds. As such, we present an analysis of the
emotional content of politicians speech in the Indian political scenario. We
investigate the emotional content present in the speeches of politicians using
an Attention based CNN+LSTM network. Experimental evaluations on a dataset of
eight Indian politicians shows how politicians incorporate emotions in their
speeches to strike a chord with the masses. An analysis of the voting share
received along with victory margin and their relation to emotional content in
speech of the politicians is also presented.
- Abstract(参考訳): 感情は公の場で重要な役割を果たす。
言葉の感情的内容は心に影響を及ぼす力を持っている。
そこで我々は,インドの政治シナリオにおける政治家演説の感情内容の分析を行った。
cnn+lstmネットワークを用いた政治家のスピーチにおける感情コンテンツの検討を行った。
インドの政治家8人のデータセットに関する実験的な評価は、政治家が演説に感情を組み込んで大衆に響く様子を示している。
また, 当選率と, 政治家の発言における感情的内容との関係について, 投票シェアの分析を行った。
関連論文リスト
- Attention-based Interactive Disentangling Network for Instance-level
Emotional Voice Conversion [81.1492897350032]
感情音声変換(Emotional Voice Conversion)は、非感情成分を保存しながら、与えられた感情に応じて音声を操作することを目的とする。
本稿では,音声変換にインスタンスワイドな感情知識を活用する,意図に基づく対話型ディスタングネットワーク(AINN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-29T08:06:45Z) - Visual Political Communication in a Polarized Society: A Longitudinal
Study of Brazilian Presidential Elections on Instagram [0.3495246564946556]
本研究では、ブラジルの大統領候補19名による11,263件のInstagram投稿のデータセットで使用される視覚コミュニケーション戦略を検討することを目的とする。
祝賀画像と肯定的なトーン画像の有病率を同定した。
彼らはまた、強いパーソナライゼーションの感覚を示し、より感情的なレベルで有権者と結びついた候補者を描いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-30T12:11:11Z) - The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [50.24983453990065]
私たちは15カ国の政治指導者の220本のYouTubeビデオのサンプルをディープラーニングで処理しています。
ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での負の感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-19T18:32:49Z) - Accurate Emotion Strength Assessment for Seen and Unseen Speech Based on
Data-Driven Deep Learning [70.30713251031052]
本研究では,データ駆動型深層学習モデル,すなわちSenseNetを提案する。
実験の結果,提案した強度ネットの予測感情強度は,目視と目視の両方の真理値と高い相関性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T01:25:32Z) - Emotion Intensity and its Control for Emotional Voice Conversion [77.05097999561298]
感情音声変換(EVC)は、言語内容と話者のアイデンティティを保ちながら、発話の感情状態を変換しようとする。
本稿では,感情の強さを明示的に表現し,制御することを目的とする。
本稿では,話者スタイルを言語内容から切り離し,連続した空間に埋め込み,感情埋め込みのプロトタイプを形成するスタイルに符号化することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-10T02:11:25Z) - Reaching the bubble may not be enough: news media role in online
political polarization [58.720142291102135]
分極を減らす方法は、異なる政治的指向を持つ個人に党間のニュースを分配することである。
本研究は、ブラジルとカナダにおける全国選挙の文脈において、これが成立するかどうかを考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-18T11:34:04Z) - Divided We Rule: Influencer Polarization on Twitter During Political
Crises in India [5.861653129876749]
GoogleのUniversal Sentence(USE)を使って、6万のインフルエンサーと26万のインドの政治家のツイートをエンコードしています。
ツイート埋め込みに基づいてインフルエンサーの集約ベクトル表現を取得します。
新型コロナウイルス(COVID-19)では、政府側にインフルエンサーが集まっている一方で、市民権、カシミールの州昇格、農民の抗議に関する他の3つの論争的な問題について、主に政府主導のファンアカウントであり、現職の地位を拡大している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-18T08:38:16Z) - Seen and Unseen emotional style transfer for voice conversion with a new
emotional speech dataset [84.53659233967225]
感情的音声変換は、言語内容と話者のアイデンティティを保ちながら、音声中の感情的韻律を変換することを目的としている。
可変自動符号化ワッサーシュタイン生成対向ネットワーク(VAW-GAN)に基づく新しいフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,ベースラインフレームワークを一貫して上回り,優れた性能を発揮することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-28T07:16:18Z) - Inferring Political Preferences from Twitter [0.0]
ソーシャルメディアの政治的センチメント分析は、政治ストラテジストが政党や候補者のパフォーマンスを精査するのに役立つ。
選挙期間中、ソーシャルネットワークはブログ、チャット、討論、政党や政治家の展望に関する議論で溢れている。
本研究では、従来の機械学習を用いて、テキスト分類問題としてモデル化することで、ツイートに存在する政治的意見の傾きを特定することを選んだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-21T05:20:43Z) - Towards Measuring Adversarial Twitter Interactions against Candidates in
the US Midterm Elections [25.374045377135307]
我々は,2018年の米総選挙に臨む米下院の候補者に対する敵対的相互作用を計測する。
我々は、特定の候補に向けられた有害なコンテンツでツイートを検出する新しい手法を開発した。
我々はこれらの手法を用いて、攻撃的名声、暴力の脅威、不信任情報の投稿、アイデンティティへの攻撃、敵対的メッセージの繰り返しなど、選挙で見られる敵の対話の幅を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-09T10:00:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。