| 题名 | 面向社交网络的ＧＩＦ视频情感标注与分析技术研究; Research on Sentiment Annotation and Analysis of GIF videos in Social Network |
| 作者 | 蔡政 |
| 答辩日期 | 2016-12-23 ; 2016-05-19 |
| 导师 | 曹冬林 |
| 关键词 | 情感倾向性分析 GIF视频概念语义体系 情感对 情感时序分析 GIF Sentiment Ontology SentiPair Sentiment Temporal Analysis |
| 英文摘要 | 近年来随着社交网络的快速发展，GIF视频正在占据日益重要的地位。据我们从新浪微博中获取到的数据，15.1%的微博中含有GIF视频内容，其中超过九成的GIF内容是用来表达发送者的情感。研究GIF视频的情感倾向性，不仅可以推动动态时序视觉内容的理解与分析，具有重要的理论意义，同时可以帮助政府或公司了解网民对舆论热点事件的态度，从而提供决策支持，具有实际的应用价值。 GIF视频的情感倾向性分析是一项很有挑战性的工作，其主要包括两个核心问题，第一个核心问题是如何确定哪些GIF视频中的概念语义需要被处理。第二个核心问题是如何处理GIF视频中概念语义之间的时序关系。本文提出了一种基于“情感对”和单词网络...; With the rapid grow of social networks, people are more willing to upload their opinions on social events, merchandise, films and politicians. GIF video plays an increasingly important role in this booming enriched emotional information flow. According to the data we collected from Weibo.cn, 15.1% of Weibo contain GIF videos. Among those Weibo, more than 90% of GIF videos were posted to express se...; 学位：工程硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_工程硕士(计算机技术); 学号：31520131153288 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=57158 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134870]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 蔡政. 面向社交网络的ＧＩＦ视频情感标注与分析技术研究, Research on Sentiment Annotation and Analysis of GIF videos in Social Network[D]. 2016, 2016. |
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