[論文レビュー] Tagging multimedia stimuli with ontologies

Marko Horvat, Siniša Popović+2 more|ArXiv.org|Mar 4, 2009

Semantic Web and Ontologies参考文献 8被引用数 21

ひとこと要約

本稿では、感情計算におけるマルチメディア刺激のタグ付けを向上させるためにオントロジーを活用する手法を提案している。形式的なオントロジーを用いてメタデータを構造化することで、感情的および意味的属性に基づいた、柔軟で効率的な刺激の選択および順序付けが可能となり、セマンティックウェブおよびソーシャルセマンティックシステムでの再利用を支援する。

ABSTRACT

Successful management of emotional stimuli is a pivotal issue concerning Affective Computing (AC) and the related research. As a subfield of Artificial Intelligence, AC is concerned not only with the design of computer systems and the accompanying hardware that can recognize, interpret, and process human emotions, but also with the development of systems that can trigger human emotional response in an ordered and controlled manner. This requires the maximum attainable precision and efficiency in the extraction of data from emotionally annotated databases While these databases do use keywords or tags for description of the semantic content, they do not provide either the necessary flexibility or leverage needed to efficiently extract the pertinent emotional content. Therefore, to this extent we propose an introduction of ontologies as a new paradigm for description of emotionally annotated data. The ability to select and sequence data based on their semantic attributes is vital for any study involving metadata, semantics and ontological sorting like the Semantic Web or the Social Semantic Desktop, and the approach described in the paper facilitates reuse in these areas as well.

研究の動機と目的

• 感情的にアノテートされたマルチメディアデータベースにおけるキーワードベースのタグ付けの限界を解決すること。
• 感情計算研究におけるデータ抽出の精度と効率を向上させること。
• 感情的および概念的属性に基づいた、柔軟で意味ベースのマルチメディア刺激の選択および順序付けを可能にすること。
• セマンティックウェブおよびソーシャルセマンティックデスクトップシステム間でのアノテート済み感情データの相互運用性および再利用を促進すること。
• 形式的なオントロジーを用いて、マルチメディア刺激内の感情的コンテンツを構造的かつ拡張可能に表現するフレームワークを提供すること。

提案手法

• マルチメディア刺激の意味的および感情的属性を表現する形式的オントロジーを設計すること。
• 既存のキーワードタグを標準化されたオントロジー概念にマッピングし、意味的拡張を図ること。
• 感情状態および意味的関係に基づいた複雑なクエリをサポートするため、オントロジー推論を活用すること。
• メタデータ管理システムとオントロジーを統合し、動的フィルタリングおよび刺激の検索を可能にすること。
• 異なる感情的カテゴリーおよびメディアタイプに対応するため、モジュラーなオントロジー構成要素を定義することで拡張性を確保すること。
• 相互運用性および機械処理可能な表現を実現するため、既存のセマンティックウェブ標準（例：RDF、OWL）を活用すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オントロジーは、感情的にアノテートされたマルチメディア刺激の検索精度と効率をどのように向上させ得るか？
• RQ2 感情計算データベースにおけるキーワードベースのタグ付けにはどのような限界があるか？
• RQ3 オントロジーは、どの程度構造的で意味ベースの感情的刺激の選択および順序付けを可能にするか？
• RQ4 オントロジーは、セマンティックウェブおよびソーシャルセマンティックシステム間での感情データの再利用および統合をどのように支援するか？
• RQ5 マルチメディア刺激における感情的コンテンツおよび意味的関係を表現するための正式な構造は何か？

主な発見

• キーワードベースのタグ付けと比較して、オントロジーは感情的にアノテートされたマルチメディアデータのクエリの柔軟性と精度を顕著に向上させる。
• 提案されたオントロジーは、感情状態および概念的関係に基づいた、複雑で意味的認識を持つ刺激の検索を可能にする。
• セマンティックウェブ技術との相互運用性を支援するため、広範な知識管理システムにおける再利用が可能になる。
• オントロジー的構造化により、多様なマルチメディアタイプにわたる感情的コンテンツの動的かつ拡張可能な整理が可能になる。
• 本手法は、感情計算応用のための再利用可能で機械処理可能なメタデータの作成を容易にする。
• 既存のデータベースとオントロジーを統合することで、データ管理が向上し、感情研究における高度な分析ワークフローを支援する。