DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 송현호 | ko |
dc.contributor.author | 박건우 | ko |
dc.contributor.author | 차미영 | ko |
dc.date.accessioned | 2021-03-08T07:30:05Z | - |
dc.date.available | 2021-03-08T07:30:05Z | - |
dc.date.created | 2021-03-03 | - |
dc.date.created | 2021-03-03 | - |
dc.date.issued | 2020-12 | - |
dc.identifier.citation | 정보과학회논문지, v.47, no.12, pp.1153 - 1161 | - |
dc.identifier.issn | 2383-630X | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/281360 | - |
dc.description.abstract | 실시간 스트리밍에서 시청자 반응을 효과적으로 이해하기 위해, 이 연구는 트위치(Twitch.tv) 이모트의 의미를 효과적으로 학습하는 임베딩 방법을 제시한다. 제안한 방법은 먼저 텍스트와 이모트 임베딩 행렬을 따로 학습한 뒤 두 임베딩 결과를 하나로 병합한다. 트위치에 공유된 2,220,761건의 클립 영상을 이용해, 이 연구는 두 가지 실험을 수행한다: 군집 및 클립 인기도 예측. 실험 결과는 이 방법이 비슷한 의미의 감정이 포함된 군집을 발견할 수 있을 뿐 아니라, 인기 클립을 잘 분류할 수 있음을 보인다. 미래 연구는 실시간 스트리밍 하이라이트 예측을 위해 제안한 이모트 임베딩 방법을 활용할 수 있을 것이다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 인기 클립 탐지를 위한 트위치 이모트 임베딩 방법 | - |
dc.title.alternative | An Embedding Method of Emotes for the Detection of Popular Clips on Twitch.tv | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 47 | - |
dc.citation.issue | 12 | - |
dc.citation.beginningpage | 1153 | - |
dc.citation.endingpage | 1161 | - |
dc.citation.publicationname | 정보과학회논문지 | - |
dc.identifier.doi | 10.5626/JOK.2020.47.12.1153 | - |
dc.identifier.kciid | ART002655931 | - |
dc.contributor.localauthor | 차미영 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 박건우 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | 실시간 스트리밍 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 이모트 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 단어 임베딩 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 인기 예측 | - |
dc.subject.keywordAuthor | live streaming | - |
dc.subject.keywordAuthor | emote | - |
dc.subject.keywordAuthor | word embedding | - |
dc.subject.keywordAuthor | popularity prediction | - |
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