使用多媒体输入的自然语言实时情绪分析
Rishit Jain1, Revant Singh Rai1, Sajal Jain1
1Department of Electronics and Communication Engineering, Bharati Vidyapeeth's College of Engineering, New Delhi, 110063 India.
这项研究探讨了使用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 来解释语言,视频和文本中的情绪的情绪分析. 开发了一个新的实时系统,帮助用户了解他们的日常态度,并获得个性化的建议.
科学领域:
- 自然语言处理自然语言处理.
- 情感计算是一种情感计算.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 对语义和情感的准确解释对于理解预期的信息语调至关重要.
- 在音频,视频和文本数据中自动化情绪分析是关键的研究目标.
- 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 为分析庞大的数据集提供了强大的工具.
研究的目的:
- 为了比较现有的情绪分析研究.
- 开发一种用于实时情绪分析的新系统.
- 为用户提供日常态度评估和建议.
主要方法:
- 审查和比较以前的情绪分析研究.
- 开发一种用于实时情绪分析的新系统.
- 应用各种ML / DL技术,包括支持矢量机器 (SVM),贝叶斯网络 (BNs),决策树 (DTs),卷积神经网络 (CNNs) 和K-Means集群用于分类.
主要成果:
- 对以前的情绪分析方法进行比较分析.
- 实现一个功能性的实时情绪分析系统.
- 展示ML / DL技术来从多媒体输入中分类情绪.
结论:
- 情感分析对于准确的沟通解释至关重要.
- ML和DL技术对于自动化情绪分析是有效的.
- 开发的实时系统为个人态度评估和指导提供了实际应用.
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