[论文解读] 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 21

一句话总结

本文提出使用本体论来增强情感计算中多媒体刺激的标注，实现基于语义的精确检索，从而支持对情绪标注数据的高效管理。通过使用正式本体论结构化元数据，该方法提升了基于情绪和语义属性选择与排序刺激的灵活性与效率，支持在语义网和社交语义系统中的重用。

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.

研究动机与目标

• 解决情绪标注多媒体数据库中基于关键词标注的局限性。
• 提升情感计算研究中数据提取的精确度与效率。
• 基于情绪和概念属性，实现灵活的、基于语义的多媒体刺激选择与排序。
• 促进情绪标注数据在语义网和社交语义桌面系统之间的互操作性与重用。
• 提供一种结构化、可扩展的框架，使用正式本体论表示多媒体刺激中的情绪内容。

提出的方法

• 设计一种正式本体论，用于表示多媒体刺激的语义与情绪属性。
• 将现有关键词标签映射到标准化的本体概念，以实现语义增强。
• 利用本体推理支持基于情绪状态与语义关系的复杂查询。
• 将本体与元数据管理系统集成，以实现刺激的动态过滤与检索。
• 通过为不同情绪类别与媒体类型定义模块化本体组件，确保可扩展性。
• 利用现有语义网标准（如RDF、OWL）以实现互操作性与机器可处理的表示。

实验结果

研究问题

• RQ1 本体论在多大程度上能提升情绪标注多媒体刺激检索的精确度与效率？
• RQ2 在情感计算数据库中，基于关键词的标注存在哪些局限性？
• RQ3 本体论在多大程度上能实现情绪刺激的结构化、语义驱动的选择与排序？
• RQ4 本体论如何支持情绪数据在语义网与社交语义系统之间的重用与集成？
• RQ5 为表示多媒体刺激中的情绪内容与语义关系，需要何种正式结构？

主要发现

• 与基于关键词的标注相比，本体论显著提升了对情绪标注多媒体数据查询的灵活性与精确度。
• 所提出的本体论支持基于情绪状态与概念关系的复杂、语义感知的刺激检索。
• 该方法支持与语义网技术的互操作性，使数据可在更广泛的知识管理系统中重用。
• 本体结构化支持在多种多媒体类型间对情绪内容进行动态且可扩展的组织。
• 该方法促进了可重用、机器可处理的元数据在情感计算应用中的创建。
• 将本体论与现有数据库集成，提升了数据管理能力，并支持情感研究中的高级分析工作流。