MMSUM Digital Twins: A Multi-view Multi-modality Summarization Framework for Sporting Events
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sporting events generate a massive amount of traffic on social media with live moment-to-moment accounts as any given situation unfolds. The generated data are intensified by fans feelings, reactions, and subjective opinions towards what happens during the event, all of which are based on their individual points of view. Analyzing and summarizing this data will generate a comprehensive overview of the event in terms of how the event evolves and how fans react and view the event based on their perspectives. Previously, most of the summarization works ignore fan reactions and subjective opinions, and focus primarily on generating an objective-view summary. We believe that an effective and useful summary should consider human reactions, sentiment, and point of view, as opposed to simply describing what happens during the event. Accordingly, in this work, we propose MMSUM Digital Twins: a summarization framework that is capable of generating a multi-view multi-modal summary for sporting events in real-time. The proposed digital twins-based framework consists of four main components: sub-event recognition which detects the event’s key moments, tweet categorization, which determines which team the tweets’ writers support and assigns tweets to their teams, sentiment analysis to track fans’ state of mind, and image popularity prediction for selecting representative images. Furthermore, the MMSUM employs a visual-filtering model to address the issue of noisy images that inundate social media, compromising the summarization quality. We leverage the knowledge of sport fans to evaluate the generated multi-view summarization through an online user study. The experiment results confirm the effectiveness of our proposed approach for summarizing sporting events by considering multimedia data, sentiment, and subjective views of the event.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle