用于视频推荐的多模态情感数据集
计算与语言
2021-09-20 v1
摘要
近年来，多模态情感分析取得了显著进展，并提出了许多数据集以促进其发展。总体而言，当前的多模态情感分析数据集通常遵循传统的情感/情绪体系，如正面、负面等。然而，当应用于视频推荐场景时，传统的情感/情绪体系难以从视觉感知和语言理解的角度表征视频的不同内容。基于此，我们提出了一个多模态情感分析数据集，名为百度视频情感数据集（DuVideoSenti），并引入了一种新的情感体系，旨在描述推荐场景下视频的情感风格。具体而言，DuVideoSenti包含展示于百度的5630个视频，每个视频均经人工标注了一个描述用户对视频真实感受的情感风格标签。此外，我们提出UNIMO作为DuVideoSenti的基线模型。实验结果表明，DuVideoSenti为多模态情感分析带来了新的挑战，并可作为评估面向视频理解和多模态融合方法的新基准。我们也期望所提出的DuVideoSenti能进一步推动多模态情感分析的发展及其在视频推荐中的应用。
引用
@article{arxiv.2109.08333,
title = {A Multimodal Sentiment Dataset for Video Recommendation},
author = {Hongxuan Tang and Hao Liu and Xinyan Xiao and Hua Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.08333},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 4 figures