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Previous issue date: 2017-04-05 / A large amount of people share their opinions through videos, generates huge volume of data. This
phenomenon has lead companies to be highly interested on obtaining from videos the perception
of the degree of feeling involved in people’s opinion. It has also been a new trend in the field
of sentiment analysis, with important challenges involved. Most of the researches that address
this problem propose solutions based on the combination of data provided by three different
sources: video, audio and text. Therefore, these solutions are complex and language-dependent. In
addition, these solutions achieve low performance. In this context, this work focus on answering
the following question: is it possible to develop an opinion classification method that uses only
video as data source and still achieving superior or equivalent accuracy rates obtained by current
methods that use more than one data source? In response to this question, a multimodal opinion
classification method that combines facial expressions and body gestures information extracted
from online videos is presented in this work. The proposed method uses a feature coding process to
improve data representation in order to improve the classification task, leading to the prediction
of the opinion expressed by the user with high precision and independent of the language used in
the videos. In order to test the proposed method experiments were performed with three public
datasets and three baselines. The results of the experiments show that the proposed method
is on average 16% higher that baselines in terms of accuracy and precision, although it uses
only video data, while the baselines employ information from video, audio and text. In order to
verify whether or not the proposed method is portable and language-independent, the proposed
method was trained with instances of a dataset whose language is exclusively English and tested
using a dataset whose videos are exclusively in Spanish, applied in the conduct of the tests. The
82% of accuracy achieved in this test indicates that the proposed method may be assumed to be
language-independent. / Um grande número de pessoas compartilha suas opiniões através de vídeos, gerando uma gama
de dados incalculável. Esse fenômeno tem despertado elevado interesse de empresas em obter,
a partir de vídeos a percepção do grau de sentimento envolvido na opinião das pessoas. E
também tem sido uma nova tendência no campo de análise de sentimentos, com importantes
desafios envolvidos. A maioria das pesquisas que abordam essa problemática utiliza em suas
soluções a combinação de dados de três fontes diferentes: vídeo, áudio e texto. Portanto, são
soluções baseadas em modelos complexos e dependentes do idioma, ainda assim, apresentam
baixo desempenho. Nesse contexto, este trabalho busca responder a seguinte pergunta: é possível
desenvolver um método de classificação de opinião que utilize somente vídeo como fonte de
dados, e que obtenha resultados superiores ou equivalente aos resultados obtidos por métodos
correntes que usam mais de uma fonte de dados? Como resposta a essa pergunta, é apresentado
neste trabalho um método de classificação de opinião multimodal que combina informações de
expressão facial e de gesto do corpo extraídas de vídeos on-line. O método proposto utiliza
codificação de características para melhorar a representação dos dados e facilitar a tarefa de
classificação, a fim de predizer a opinião exposta pelo usuário com elevada precisão e de forma
independente do idioma utilizado nos vídeos. Com objetivo de testar o método proposto foram
realizados experimentos com três bases de dados públicas e com três baselines. Os resultados
dos experimentos mostram que o método proposto é em média 16% superior aos baselines em
termos de acurácia e ou precisão, apesar de utilizar apenas dados de vídeo, enquanto os baselines
utilizam vídeo, áudio e texto. Como forma de demonstrar portabilidade e independência de
idiomas do método proposto, este foi treinado com instâncias de uma base de dados que tem
opiniões expressas exclusivamente em inglês, e testado em uma base de dados cujas opiniões são
expressas exclusivamente no idioma espanhol. O percentual de 82% de acurácia alcançado nesse
teste indica que o método proposto pode ser considerado independente do idioma falado nos
vídeos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/5668 |
| Date | 05 April 2017 |
| Creators | Gaio Junior, Airton |
| Contributors | Santos, Eulanda Miranda dos, Carvalho, José Reginaldo Hughes, Pio, José Luiz de Souza, Silva Junior, Waldir Sabino da |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Informática, UFAM, Brasil, Instituto de Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -312656415484870643, 600, 500, 1052477850274827528 |
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