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Projekt | MOM

Laufzeit:
Multimedia Opinion Mining

Multimedia Opinion Mining

Das Projekt Multimedia Opinion Mining (MOM) stellt sich der Herausforderung, Meinungen aus Multimediainhalten des Webs zu extrahieren. Dies beinhaltet sowohl die großangelegte multimodale Analyse sozialer Medienströme, als auch die Analyse der darunterliegenden Netzwerkströme unter Berücksichtigung verschiedener Kanäle, wie z. B. Twitter, YouTube, Flickr, Google und Wikipedia. MOM wird vier grundlegende Hauptbeiträge für die Deutsche und Internationale Forschungslandschaft liefern:

  1. Es werden Informationen aus strukturierten Datenquellen zur Analyse von Sozialen Medien verwendet, um Trending Topics (Trendthemen) zu identifizieren und zu verfolgen.
  2. Große Datenmengen von Multimediainhalten werden im Hinblick auf Senti- ment und Meinung analysiert. Dabei wird ein holistischer Ansatz verfolgt, in dem Informationen aus verschiedenen Modalita ̈ten (Text-, Bild- und Videoinhalte) verwendet werden.
  3. Die extrahierten Informationen werden mit Ergebnissen der Sozialen Netzwerkanalyse angereichter, um sowohl die strukturelle Verbreitung, als auch die globalen und lokalen Auswirkungen der Informa- tionen in Sozialen Netzwerken zu ermitteln.
  4. Möglichkeiten zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen der Meinungsäußerung zu identifizierten Trendthemen werden untersucht.

Publikationen zum Projekt

  1. Classless Association using Neural Networks

    Federico Raue; Sebastian Palacio; Andreas Dengel; Marcus Liwicki

    In: A. Lintas (Hrsg.). Proceedings of the 26th International Conference on Artificial Neural Networks. International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN-2017), 26th, located at ICANN, September 11-14, Alghero, Italy, Springer, 2017.

Fördergeber

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung