Analysis and Emotion Recognition of Educational Network New Media Images Based on Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
In today's fast-paced information technology landscape, Educational Network New Media (ENNM) has become a crucial tool in the education sector, with educational content increasingly presented to students in the form of images and videos.Effectively analyzing and recognizing the information and emotional states in these images is key to improving educational quality and enhancing student learning experiences.Existing research demonstrates that deep learning techniques have achieved significant results in image content analysis and emotion recognition.However, traditional image content annotation methods often overlook the re-calibration of features when dealing with ENNM images, resulting in less accurate annotation outcomes.Additionally, current emotion recognition methods primarily focus on categorizing emotional types, neglecting the recognition of emotional intensity and subtle changes, which falls short of the high precision demands in educational settings.This paper proposes two innovative methods: first, an ENNM image content annotation method based on feature re-calibration, which enhances the accuracy and robustness of image content annotation by incorporating feature re-calibration techniques; second, an ENNM image emotion recognition method based on cyclic structural representation, which achieves fine-grained emotion recognition by constructing a progressive cyclic loss function that integrates emotion intensity and polarity.This research not only addresses the shortcomings of existing methods but also provides educators with more accurate and detailed tools for image content and emotion analysis, offering significant theoretical and practical value.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».