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논문 기본 정보
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초록·키워드
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.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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