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弾幕動画は、ユーザーが動画を視聴しながらオンラインでコミュニケーションを行うためのプラットフォームを提供します。弾幕は、視聴されている動画に関連するコメントがユーザーによって作成され、リアルタイムで動画画面に表示されるライブコメント機能です。これらのライブコメントは、動画プログラムに対するユーザーの即時の意見や感情を反映した複雑かつ豊かな感情を含んでいます。ある意味で、弾幕は動画データに関する感情的タイミング情報を提供し、動画データを分析するための革新的な手段を提供します。しかし、既存の感情分類方法は弾幕データ分析には適していません。この問題を解決するために、本論文では弾幕感情辞書を構築し、弾幕レビューの感情分析のために感情辞書とナイーブベイズを使用した新しい方法を提案します。この方法は、弾幕動画全体の感情的方向性を監視し、その人気を予測するのに非常に役立ちます。弾幕動画から感情情報を抽出し、感情を分類し、データを視覚化するプロセスを通じて、7つの感情次元の時間分布を取得できます。さらに、弾幕レビューの感情極性を分類するための重み計算を行うことも可能です。実験結果は、提案された方法が感情スコアと極性検出に有意な効果を持っていることを示しています。
Li et al. (Wed,) はこの問題を研究しました。
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