Jan 01, 1970
VEATIC: Theo dõi cảm xúc và tác động dựa trên video trong bộ dữ liệu ngữ cảnh: Xử lý ngoại lệ từ tác giả@kinetograph
103 lượt đọc
VEATIC: Theo dõi cảm xúc và tác động dựa trên video trong bộ dữ liệu ngữ cảnh: Xử lý ngoại lệ
dài quá đọc không nổi
Trong bài viết này, các nhà nghiên cứu giới thiệu bộ dữ liệu VEATIC để nhận dạng ảnh hưởng của con người, giải quyết các hạn chế trong bộ dữ liệu hiện có, cho phép suy luận dựa trên ngữ cảnh.Bài viết này có sẵn trên arxiv theo giấy phép CC 4.0.
tác giả:
(1) Zhihang Ren, Đại học California, Berkeley và các tác giả này đã đóng góp như nhau cho công trình này (Email: [email protected]);
(2) Jefferson Ortega, Đại học California, Berkeley và các tác giả này đã đóng góp như nhau cho công trình này (Email: [email protected]);
(3) Yifan Wang, Đại học California, Berkeley và các tác giả này đã đóng góp như nhau cho công trình này (Email: [email protected]);
(4) Zhimin Chen, Đại học California, Berkeley (Email: [email protected]);
(5) Yunhui Guo, Đại học Texas tại Dallas (Email: [email protected]);
(6) Stella X. Yu, Đại học California, Berkeley và Đại học Michigan, Ann Arbor (Email: [email protected]);
(7) David Whitney, Đại học California, Berkeley (Email: [email protected]).
Bảng liên kết
- Tóm tắt và giới thiệu
- Chảo liên quan
- Bộ dữ liệu VEATIC
- Thí nghiệm
- Cuộc thảo luận
- Phần kết luận
- Thông tin thêm về kích thích
- Chi tiết chú thích
- Xử lý ngoại lệ
- Thỏa thuận chủ đề trên các video
- Đánh giá và tài liệu tham khảo về sự quen thuộc và thích thú
9. Xử lý ngoại lệ
Chúng tôi đã đánh giá xem có bất kỳ trình chú thích ồn ào nào trong tập dữ liệu của mình hay không bằng cách tính toán sự đồng thuận của từng người chú thích riêng lẻ với sự đồng thuận. Điều này được thực hiện bằng cách tính toán mối tương quan Pearson giữa từng người chú thích và sự đồng thuận loại bỏ (tổng hợp các phản hồi ngoại trừ người chú thích hiện tại) cho mỗi video. Chỉ có một người quan sát trong tập dữ liệu của chúng tôi có mối tương quan nhỏ hơn 0,2 với xếp hạng đồng thuận loại bỏ một lần trên các video. Chúng tôi chọn 0,2 làm ngưỡng vì nó thường được sử dụng làm chỉ báo về mối tương quan yếu trong nghiên cứu tâm lý. Điều quan trọng là, nếu chúng tôi so sánh mối tương quan giữa mức độ đồng thuận của từng video và sự đồng thuận loại bỏ một người chú thích thể hiện sự đồng tình yếu, thì chúng tôi nhận được mối tương quan rất cao (r = 0,999) cho thấy rằng việc loại bỏ chủ đề đó không ảnh hưởng đáng kể đến phản hồi đồng thuận trong tập dữ liệu của chúng tôi. Vì vậy, chúng tôi quyết định giữ lại chú thích có mức độ đồng ý yếu trong tập dữ liệu để tránh xóa bất kỳ chú thích thay thế quan trọng nào đối với video.
Bài viết này có sẵn trên arxiv theo giấy phép CC 4.0.
L O A D I N G
. . . comments & more!
. . . comments & more!
