Этот документ доступен на arxiv под лицензией CC 4.0.   Авторы:  (1) Чжихан Рен, Калифорнийский университет в Беркли, и эти авторы внесли равный вклад в эту работу (электронная почта: peter.zhren@berkeley.edu);  (2) Джефферсон Ортега, Калифорнийский университет, Беркли, и эти авторы внесли равный вклад в эту работу (электронная почта: jefferson_ortega@berkeley.edu);  (3) Ифань Ван, Калифорнийский университет в Беркли, и эти авторы внесли равный вклад в эту работу (электронная почта: wyf020803@berkeley.edu);  (4) Чжимин Чен, Калифорнийский университет, Беркли (электронная почта: zhimin@berkeley.edu);  (5) Юнхуэй Го, Техасский университет в Далласе (электронная почта: yunhui.guo@utdallas.edu);  (6) Стелла X. Ю, Калифорнийский университет, Беркли и Мичиганский университет, Анн-Арбор (электронная почта: stellayu@umich.edu);  (7) Дэвид Уитни, Калифорнийский университет, Беркли (электронная почта: dwhitney@berkeley.edu).  Таблица ссылок   Аннотация и введение   Похожие Вок   Набор данных ВЕАТИК   Эксперименты   Обсуждение   Заключение   Подробнее о стимулах   Подробности аннотации   Обработка выбросов   Предметное соглашение по видео   Знакомство и удовольствие Оценки и ссылки  9. Обработка выбросов  Мы оценили, были ли в нашем наборе данных шумные аннотаторы, вычислив согласие каждого отдельного аннотатора с консенсусом. Это было сделано путем расчета корреляции Пирсона между каждым аннотатором и консенсуса по исключению (совокупности ответов, за исключением текущего аннотатора) для каждого видео. Только один наблюдатель в нашем наборе данных имел корреляцию менее 0,2 с консенсусным рейтингом исключенных видео. Мы выбрали 0,2 в качестве порога, поскольку он часто используется как индикатор слабой корреляции в психологических исследованиях. Важно отметить, что если мы сравним корреляции между консенсусом каждого видео и консенсусом, исключающим одного аннотатора, демонстрирующего слабое согласие, мы получим очень высокую корреляцию (r = 0,999), указывающую на то, что исключение этого субъекта не оказывает существенного влияния на консенсусный ответ. в нашем наборе данных. Поэтому мы решили оставить в наборе данных аннотатора со слабым согласием, чтобы не удалять какие-либо важные альтернативные аннотации к видео.  Этот документ   под лицензией CC 4.0. доступен на arxiv

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Kinetopgraph.TECH

Read My Stories

kinetograph

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Слишком долго; Читать

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

VEATIC: отслеживание эмоций и аффектов на основе видео в наборе контекстных данных: обработка выбросов

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Valhalla Флоки станет ассоциированным спонсором индийского тура по Шри-Ланке

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Создание криптопродуктов, ориентированных на пользователя: важность отзывов клиентов

Valhalla Флоки станет ассоциированным спонсором индийского тура по Шри-Ланке

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Создание криптопродуктов, ориентированных на пользователя: важность отзывов клиентов

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps