Social Event Classification via Boosted Multimodal Supervised Latent Dirichlet Allocation

Source

• Evernote/Inbox/Social Event Classification via Boosted Multimodal Supervised Latent Dirichlet Allocation.md

Summary

본 문서는 소셜 미디어(Flickr, YouTube 등)에서 생성된 방대한 다중 모드 데이터(이미지, 비디오, 텍스트)로부터 사회적 사건을 분류하기 위한 방법을 제안합니다. 기존 SLDA(감마 디리클레 할당) 기반의 다중 모드 지도 주제 모델을 부스팅(Boosting) 프레임워크에 통합한 ‘BMM-SLDA’ 알고리즘을 통해 사건 분류의 정확도를 향상시키는 것을 목표로 합니다.

Key Points

• 소셜 미디어의 다중 모드 데이터(이미지, 영상, 텍스트)를 활용한 사회적 사건 분류 문제 해결
• 다중 모드 지도 잠재 디리클레 할당(mm-SLDA)을 부스팅 프레임워크에 통합한 BMM-SLDA 모델 제안
• 대규모 사용자 생성 데이터에서 관심 사건의 검색, 모니터링, 분류 효율성 제고

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