Reading Bimodal Emotion Recognition and Psychological Analysis on the Big Data Blockchain Network Platform
Notice bibliographique
Résumé
In order to analyze the reading behavior and its meaning of readers in blockchain online reading platforms, this article conducted research on reading emotion recognition.This article utilized the characteristics of blockchain technology to analyze the reading mode of blockchain internet platforms.By using audio and image bimodal recognition methods, the recognition of readers' reading emotions can be achieved.After feature extraction of speech and facial images, hidden Markov models (HMM) can be used for speech emotion recognition.Support vector machines (SVM) can be used for facial image emotion recognition, and decision level fusion can be used for bimodal emotion recognition.This article obtained the final emotion recognition results to analyze and predict user reading behavior.Analyzing the psychological state of readers based on emotional recognition results can achieve more intelligent reading information push.Experimental results on the effectiveness of reading bimodal emotion recognition showed that the accuracy of reading bimodal emotion recognition based on decision level fusion was much higher than that of single modal emotion recognition.The bimodal method has an average accuracy rate of over 85% in emotion recognition and has a high effect in emotion recognition.Reading bimodal emotion recognition based on audio and image can accurately identify readers' emotions, adjust information push content in a timely manner, and achieve the regulation of readers' emotions, which has high application value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».