基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
[目的/意义]提出利用社会标签自动分类图片情感类型的方法,服务基于情感特征的图像检索与利用.[方法/过程]以Flickr图片为例,利用PMI算法对WordNet-Affect词表进行预处理形成典型情感词表;结合Ekman提出的6类基本情感类型,利用标签对图片情感类型进行标注;并且,通过实验对分类标注效果进行验证;最后,讨论图片特点、标注意图、非情感标签数量对分类标注效果的影响.[结果/结论]研究发现,一幅图片的非情感标签与情感标签在表现图片整体情感类型的倾向性上具有较高一致性;结合PMI算法,利用预处理后的典型情感词表标注图片的结果优于未处理的WordNet-Affect词表;并且,分类标注效果与人工标注结果也具有较好的一致性,其中,快乐类(Happy)和忧伤类(Sad)图片的分类标注一致性最高,惊讶类(Surprise)的分类标注一致性最低;分析发现,仅通过标签标注图片情感类型的过程中,分类标注效果与图片情感的典型性、单一性以及图片发布方和欣赏者意图、动机的差异、图片的非情感标签个数都有关系.
推荐文章
基于社会标注系统的Web用户聚类算法
社会标注
大众分类
三方网络
迭代聚类
基于fcmpCNN模型的网络文本情感多分类标注
情感分析
情感多分类标注
卷积神经网络
基于社会标注的Web资源语义聚类研究
社会标注
语义抽取
语义聚类算法
广义关联
从社会标签理论的视角对学生“问题行为”的解读与思考
社会标签理论
“问题行为”
解读
学生
符号互动理论
社会学家
60年代
20世纪
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于社会标签的图像情感分类标注研究
来源期刊 图书情报工作 学科 社会科学
关键词 图像 标签 情感标注 PMI
年,卷(期) 2016,(21) 所属期刊栏目 知识组织
研究方向 页码范围 103-112
页数 分类号 G250
字数 语种 中文
DOI 10.13266/j.issn.0252-3116.2016.21.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄崑 北京师范大学政府管理学院 46 561 10.0 23.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (115)
共引文献  (48)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (59)
二级引证文献  (9)
1978(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1980(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1999(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2000(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2001(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2004(11)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(10)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2007(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2010(11)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(10)
2011(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2012(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2013(11)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(9)
2014(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2015(5)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(5)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(0)
2019(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
2020(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
图像
标签
情感标注
PMI
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
图书情报工作
半月刊
0252-3116
11-1541/G2
16开
北京中关村北四环西路33号
2-412
1980
chi
出版文献量(篇)
11437
总下载数(次)
32
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导