كوربوس لتصنيف المعنويات الأبعاد على خدمة تدفق يوتيوب

توفر منصة خدمة البث مثل YouTube وظيفة مناقشة للجماهير في جميع أنحاء العالم لمشاركة التعليقات. YouTubers الذين يقومون بتحميل مقاطع الفيديو على منصة YouTube ترغب في تتبع أداء مقاطع الفيديو التي تم تحميلها. ومع ذلك، فإن مهام التحليل الحالية من YouTube توفر فقط بعض مؤشرات الأداء مثل متوسط ​​مدة العرض، سجل التصفح، والتباين في التركيبة السكانية للجمهور، وما إلى ذلك، ونقص تحليل المعنويات بشأن تعليقات الجمهور. لذلك، تقترح الورقة مؤشرات المعنويات متعددة الأبعاد مثل تفضيلات YouTuber وتفضيلات الفيديو ومستوى الإثارة لالتقاط مشاعر شاملة بشأن تعليقات الجمهور لمقاطع الفيديو ويوتيوغتر. لتقييم أداء الطبقات المختلفة، نقوم بتجربة معصوص قائما على التعلم والتعلم ومقرها في التعلم، ويكتشف تلقائيا ثلاثة مؤشرات معنويات لتصريحات الجمهور. تشير النتائج التجريبية إلى أن المصنف المستند إلى BERT يعد نموذج تصنيف أفضل من الطبقات الأخرى وفقا لنتيجة F1، ومؤشر المعنويات على مستوى الإثارة هو تحسن تماما. لذلك، يمكن حل مهام الكشف عن المعنويات المتعددة على منصة خدمة تدفق الفيديو من خلال مؤشرات المعنويات متعددة الأبعاد المقترحة مصحوبة مع مصنف Bert للحصول على أفضل نتيجة.