Finding Emotional-Laden Resources on the World Wide Web
Notice bibliographique
Résumé
Some content in multimedia resources can depict or evoke certain emotions in users. The aim of Emotional Information Retrieval (EmIR) and of our research is to identify knowledge about emotional-laden documents and to use these findings in a new kind of World Wide Web information service that allows users to search and browse by emotion. Our prototype, called Media EMOtion SEarch (MEMOSE), is largely based on the results of research regarding emotive music pieces, images and videos. In order to index both evoked and depicted emotions in these three media types and to make them searchable, we work with a controlled vocabulary, slide controls to adjust the emotions’ intensities, and broad folksonomies to identify and separate the correct resource-specific emotions. This separation of so-called power tags is based on a tag distribution which follows either an inverse power law (only one emotion was recognized) or an inverse-logistical shape (two or three emotions were recognized). Both distributions are well known in information science. MEMOSE consists of a tool for tagging basic emotions with the help of slide controls, a processing device to separate power tags, a retrieval component consisting of a search interface (for any topic in combination with one or more emotions) and a results screen. The latter shows two separately ranked lists of items for each media type (depicted and felt emotions), displaying thumbnails of resources, ranked by the mean values of intensity. In the evaluation of the MEMOSE prototype, study participants described our EmIR system as an enjoyable Web 2.0 service.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».