論文の概要: Visual Sentiment Analysis: A Natural DisasterUse-case Task at MediaEval 2021

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11471v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 19:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-25 09:16:12.735573
• Title: Visual Sentiment Analysis: A Natural DisasterUse-case Task at MediaEval 2021
• Title（参考訳）: ビジュアル感情分析:memeval 2021における自然災害事例の課題
• Authors: Syed Zohaib Hassan, Kashif Ahmad, Michael A. Riegler, Steven Hicks, Nicola Conci, Paal Halvorsen, Ala Al-Fuqaha
• Abstract要約: Visual Sentiment AnalysisタスクがMediaEvalで初めて提供されている。 本研究の主な目的は、ソーシャルメディア上で共有される自然災害の画像に対する感情的な反応を予測することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.865798471753498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Visual Sentiment Analysis task is being offered for the first time at MediaEval. The main purpose of the task is to predict the emotional response to images of natural disasters shared on social media. Disaster-related images are generally complex and often evoke an emotional response, making them an ideal use case of visual sentiment analysis. We believe being able to perform meaningful analysis of natural disaster-related data could be of great societal importance, and a joint effort in this regard can open several interesting directions for future research. The task is composed of three sub-tasks, each aiming to explore a different aspect of the challenge. In this paper, we provide a detailed overview of the task, the general motivation of the task, and an overview of the dataset and the metrics to be used for the evaluation of the proposed solutions.
• Abstract（参考訳）: Visual Sentiment AnalysisタスクがMediaEvalで初めて提供されている。 この課題の主な目的は、ソーシャルメディアで共有される自然災害の画像に対する感情的反応を予測することである。 災害関連画像は概して複雑であり、しばしば感情的な反応を引き起こし、視覚的感情分析の理想的なユースケースとなる。 我々は、自然災害関連データを有意義に分析できることは、社会的な重要性が大きいと信じており、この点での共同作業は、今後の研究にいくつかの興味深い方向を開くことができる。 タスクは3つのサブタスクで構成され、それぞれがチャレンジの異なる側面を探求することを目的としている。 本稿では,タスクの概要,タスクの一般的な動機,および提案手法の評価に使用するデータセットとメトリクスの概要について述べる。

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