TELK O M N I K A   Te l e c ommu n i c at i on ,   C omp u ti n g ,   El e c t r on i c s   an d   C on tr o l   V ol .   18 ,   N o .   2 A pri l   2020 ,   p p.   752 ~ 760   IS S N :   1693 - 6930 ,   a c c r e di t e d   F i rs t   G r a de   by   K e m e n ri s t e kdi k t i ,   D e c r e e   N o:   21 / E / K P T / 2 018   D O I:   10 . 129 28/ T E L K O M N IK A . v1 8i 2 . 1391 2     752       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / j our nal . uad . a c . i d/ i nd e x . php / T E L K O MNIKA   S e n t i me n t   a n a l y si s by   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h e s       S r e e vi d ya   P . 1 O .   V .   R a m an a   M u r t h y 2 ,   S .   V e n i 3   1 , 3 D e p a r t m e n t   of   E l e c t r oni c s   a n C om m u ni c a t i o E ngi ne e r i ng ,   A m r i t a   S c hoo l   of   E n gi n e e r i ng   A m ri t a   V i s hw a   V i d ya p e e t ha m ,   I nd i a   2 D e pa r t m e n t   o f   E l e c t r i c a l   a nd   E l e c t r on i c s   E n gi n e e r i ng,   A m r i t a   S c h ool   of   E n gi ne e r i ng,     A m ri t a   V i s hw a   V i d ya p e e t ha m ,   I nd i a       A r ti c l e   I n fo     A BS TR A C   Ar t i c l e   h i s t or y :   Re c e i v e d   A ug  15 ,   201 9   Re vi s e J a 9 ,   2020   A c c e pt e F e 21 ,   202 0     W e   pr o pos e   a   m ode l   f o r   c a r r y i ng   ou t   d e e p   l e a r ni ng  b a s e m ul t i m od a l   s e n t i m e nt   a n a l ys i s .   T he   M O U D   da t a s e t   i s   t a ke n   f or   e xpe r i m e n t a t i on   pur p os e s .   W e   d e ve l op e d   t w pa r a l l e l   t e x t   ba s e d   a nd   a u di o   ba s e d m ode l s   a n f ur t he r ,   f us e d   t he s e   he t e r oge n e ou s   f e a t u r e   m a p s   t a ke n   f r o m   i nt e r m e d i a t e   l a y e r s   t o   c o m p l e t e   t he a r c hi t e c t u r e .   P e r f or m a nc e   m e a s ur e s A c c ur a c y ,   pr e c i s i o n,   r e c a l l   a nd  F 1 - s c o r e a r e   ob s e r ve t out pe r f o r m t he   e xi s t i ng   m od e l s .   Ke y w or d s :   B i m o da l   CN N   l a ye rs   MOUD   M ul t i m od a l   W ord   e m b e ddi n gs   T hi s   i s   an   op e n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   S re e v i dya   P .   D e pa r t m e nt   of   E l e c t r oni c s   a nd  Com m un i c a t i on   E ng i n e e r i ng ,   A m ri t a   S c hoo l   of  E ng i ne e ri ng,   A m ri t a   V i s hw a   V i d ya p e e t ha m ,   C oi m ba t ore ,   64111 2 ,   Ind i a .   E m a i l :   s re e vi dy a p m e n on@ m a i l . c om       1.   I N TR O D U C TI O N   G re a t   e f fort s   a r e   n e e d e t de v e l op   m a c hi n e s   t h a t   c a m i m i c   t h e   na t ura l   a bi l i t of   hu m a n   be i ngs   t o   unde rs t a nd   e m ot i ons ,   a na l yz e   s i t ua t i o ns   a nd   u nde rs t a nd   t he   s e nt i m e nt s   a s s oc i a t e d   w i t h   t h e   c ont e xt .     T he   s e nt i m e nt   a na l ys i s   i s   a n   e ff e c t i v e   m e c h a ni s m   t o   e xp l o re   t he   s oc i o - e c o nom i c   or   d e m ogr a phi c   i nf l u e nc e   i n   hum a r e c i pro c a t i on .   W i t h   t he   a v a i l a b i l i t y   of   a   pl e t hora   of   opi ni ona t e d   v i de os   i n   s oc i a l   m e di a ,   m ul t i m oda l   a ppro a c h e s   i n   t h e   s e nt i m e nt   a n a l ys i s   i s   g a i n i ng  a t t e n t i on .   O pi ni o na t e vi d e os   a re   h i gh l uns t ruc t ur e d;   he n c e   ve rba l   a nd   non - v e rb a l   c u e s   a re   c o m pl e m e nt a ry   i n   t h e   s e nt i m e n t   a na l ys i s   a t   t h i s   j u nc t ure .   T h a t   m e a ns   a na l yz i ng   t h e   c om m un i c a t i on  i n   a ud i o ,   v i s ua l   a l ong   w i t t e x t   m oda l i t i e s   h a s   t o   b e   i nc or pora t e for   a c h i e v i ng   e ffe c t i ve   s ol u t i ons .   M os t   of  t he   e x i s t i ng  fr a m e w orks   for  c l a s s i fyi ng   t h e   s e n t i m e nt s   a re   ba s e on   t r a ns c r i pt i ons   ba s e a n a l ys i s   [1]  a nd  t he   us e   of  l e x i c ons ,   bu t   no t   m uc h   of  t h e   l i t e r a t ur e   m i n e s   t hrough   t h e   vo c a l   a nd    vi s ua l   c ue s   e m b e dde i n   t h e   vi d e os .   T he   vo i c e d   c o m m u ni c a t i on   c a gi v e   m or e   i n for m a t i on  re g a rd i ng    t he   hum a e m pa t he t i c   c ond i t i ons   [2] .   T hi s   w ork  a i m s   i f us i ng  i nfor m a t i on   fro m   d i ff e re n t   m od a l i t i e s   for     t he   s e n t i m e n t   a na l ys i s .   T he   pri m a r be ne f i t   o a n a l yz i ng  v i de os   a l ong  w i t t e xt s   i s   t ha t   t h e   r i c s e t   of  b e ha v i or a l     c ue s   p re s e nt   i a udi a nd  v i de re c ord i ngs   c a yi e l e n ha nc e m od e l s .   T he   voc a l   m od ul a t i ons ,   fa c i a l   e xpre s s i ons   a nd  ge s t ure s   i n   t h e   v i s ua l   d a t a ,   a l ong   w i t t e x t ua l   da t a ,   h e l t a na l yz e   t h e   a ffe c t i ve   do m a i of  t he   op i ni on   ho l de r   i n   a   be t t e r   w a y .   T hus ,   a   c o m bi ne d   t e x t ,   v oc a l   a nd   vi s u a l   d a t a   he l p   t o   c r e a t e   a   m or e   rob us t   a nd   e m o t i on   s p e c i fi c   s e n t i m e n t   a na l ys i s   m ode l   [3] .   T h e r e   i s   a n   a rr a y   of   t e c hn i qu e s   a v a i l a b l e   fo r   c a rryi ng   ou t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L K O M N IK A T e l e c o m m u n   Co m pu t   E l   Co nt ro l         Se nt i m e n t   a nal y s i s   by   de e p   l e ar ni ng   appr o ac h e s   (Sr e e v i d y a   P )   753   t he   s e nt i m e n t   a na l ys i s ,   t hrough   i n c orp ora t i ng   m a c hi n e   l e a rni ng   a nd   d e e p   l e a rn i ng   pa ra d i gm s .   T he re   a r e   m ul t i - f a c e t e d   c ha l l e nge s   a s s o c i a t e d   w i t h   e x t ra c t i ng   i n for m a t i on   fr om   d i ffe re n t   m od a l i t i e s   a nd   t o   f us e   t h e m   t oge t he fo t he   a na l ys i s .   W e   prop os e   a   bi m od a l   a p proa c h   f or  pr e di c t i ng   t h e   s e nt i m e nt s   us i n d e e l e a rni n ba s e d   t e c h ni qu e s .   T he   prop os e d   de e p   s e n t i m e n t   a na l ys i s   fra m e w ork  i n c l ud e s :   a.   A   Co nvol u t i ona l   N e ur a l   N e t w or k   (CN N )   b a s e d   m od e l   w i t m a x - poo l i ng ,   a nd   d e ns e   l a y e rs   t o   proc e s s   fe a t ure s   e x t ra c t e d   fro m   s e nt e nc e   l e ve l   u t t e ra n c e s .   b.   A   m ode l   for   pro c e s s i n t r a ns c r i pt i ons   w hi c h   i s   t r a i n e d   w i t h   CN N   l a ye rs .   T h e   s e n t e n c e   l e v e l   t e x t   i s   m a pp e d   i n t a   ve c t or   s p a c e   us i ng  a   w ord   re pr e s e n t a t i o l e a rn e b w or e m b e dd i ng .   c.   A   fus i o n   m od e l   c on t a i ni ng   t he   f e a t ur e s   e xt ra c t e d   fro m   s p e c i fi c   l a ye rs   o bot h   a ud i o   a nd   t ra ns c ri pt i on  m ode l s .   Conve n t i o na l l y ,   t h e   prob l e m   of   s e n t i m e n t   a n a l ys i s   i s   ba s e d   on  t e x t ua l   i nf orm a t i on .   T h e   a n a l ys i s   i s   c a rr i e d   out   a t   w ord  l e ve l ,   s e nt e nc e   l e v e l   or  do c u m e n t   l e ve l .   P re - proc e s s i ng  s t e ps   i nc l ud e   c l e a n i ng  of   t e xt s ,   re m o va l   o w hi t e   s pa c e s ,   e xp a ndi ng   t h e   a bbr e v i a t i ons ,   s t e m m i ng ,   re m ov a l   of   s t op   w or ds ,   n e ga t i o ha nd l i n fol l ow e b fe a t ure   s e l e c t i on   a n fi na l l c l a s s i fi c a t i o t e c h ni que s   [4] .   T he   c l a s s i fi c a t i o t e c h ni qu e s   c a be   di vi d e i n t m a c hi ne   l e a rn i ng  (M L )   ba s e a ppro a c he s   a nd  l e xi c on   ba s e a ppro a c he s .   T he   M L   ba s e s upe rvi s e l e a rn i ng  a ppro a c he s   i n c l ud e   prob a bi l i s t i c   m o de l s   s uc h   a s   N a i v e   Ba y e s   c l a s s i fi e rs   [5 or   B a ye s i a n   c l a s s i fi e rs   [6] .   Be c a us e   of   t h e   s pa rs e   n a t ur e   of  t h e   t e xt   d a t a ,   t he   S u ppor t   V e c t or   M a c hi n e s   (S V M s a r e   e ffe c t i ve l us e for   c l a s s i fy i ng  t ra ns c ri pt i on  s e n t i m e nt s ,   bo t for  m u l t i - c l a s s   a n bi na ry   c l a s s   pro bl e m s .   L i   a nd  L i   [7]   us e S V M   for  c l a s s i fy i ng   s e nt i m e n t s   i m i c ro   bl ogs .   N e ur a l   ne t w ork   a nd   S V M   w e re   a ppl i e d   for   s e nt i m e nt   a n a l ys i s   a nd  c o m pa r e d   by   M ora e s   e t   a l .   [8] .     T he   a ut o m a t e l e x i c on   ba s e d   a pp roa c he s   a re   s pl i t   i nt o   d i c t i ona r ba s e d   a ppro a c he s   a n c orp us   ba s e a ppro a c he s   [9] .   T he   di c t i ona r ba s e a ppro a c h e s   fo c us   on  f i ndi ng  t h e   op i ni on  s e e w ord ,   w h e re a s   c orpus   b a s e d   a p proa c be g i ns   w i t a   s e e d   l i s t   of   opi ni on   w o rds .   T he   c or pus   b a s e a ppr oa c i s   l i m i t e du e   t t he   di ff i c ul t i pr e p a ri ng   hug e   c orp us   a n no rm a l l e m p l oys   e i t he r   s t a t i s t i c a l   ba s e t e c hn i que s   [10]   or   s e m a nt i c   b a s e d   t e c h ni qu e s   [11] .   W i t h   t he   i nc re a s e d   pr e s e n c e   of   m ul t i m e d i a   t ool s ,   e s p e c i a l l y   on   s o c i a l   m e d i a   pl a t for m s ,   s e n t i m e nt   a na l ys i s   c o ul d   n ot   b e   re s t ri c t e d   t o   t ra n s c ri pt i on   b a s e d   a n a l ys i s .   T hi s   ha s   p a v e d   w a ys   t m ul t i   m od a l   a ppro a c h e s   i n   s e nt i m e n t   a n a l ys i s .   W hi l e   t he   u ni m o da l   t e xt   b a s e a n a l ys i s   w a s   foc us e a t   t e x t   pre - pro c e s s i ng  a nd   s e l e c t i ng  s u i t a bl e   m e t hods   for   a n a l ys i s ,   t he r e   w e re   gr e a t e r   c ha l l e nge s   i n   m ul t i m oda l   a ppro a c h e s .   In  c onv e n t i on a l   a n a l ys i s ,   rul e   ba s e d   m e t hods   us i ng  l e xi c ons   a nd   da t a   dr i ve n   m e t hods   us i ng  l a rge ,   a nnot a t e d   d a t a ba s e s   [12 ,   13]   a re   popul a r .   Bu t   i n   m ul t i m od a l   a na l ys i s ,   t h e   he t e ro ge n e ous   d i m e ns i ons   f rom   i m a ge ,   t e xt   a n a udi s i gna l s   a re   t b e   c o m b i ne d   t oge t he r.   T he r e   a r e   t hr e e   s t r a t e gi e s   po pul a r   for   m u l t i m o da l   fus i on,   vi z ,   e a r l y   fus i on   l a t e fus i o na nd   i nt e r m i t t e nt   fus i on .   T he   w ork   i n   [14]   a pp l y   e a rl y   fus i on   of   l ow   l e v e l   a nd   m i d   l e v e l   f e a t ur e s   e x t ra c t e d   fro m   hu m a n   fa c e s   t o   ha ve   group   l e v e l   e m ot i on   d e t e c t i on .   A   m a j or  s hort c o m i ng  of  e a r l y   fus i o t e c hni que   i s   t h e   a bs e nc e   of  d e t a i l e d   m ode l i ng   for   v i e w - s p e c i fi c   dyna m i c s ,   w hi c h   w i l l   a ff e c t   t h e   m od e l i ng  of   i n t e r - vi e w   dyn a m i c s   w h i c c a us e s   ove rfi t t i ng  of  i npu t   d a t a   a nd  m od e l s   b a s e on  l a t e   f us i on   a r e   no r m a l l go od  i m od e l i ng  v i e w - s p e c i fi c   dyna m i c s .   L a t e   fus i ons   h a v e   s hor t c o m i ngs   i m ode l i n t he   c ros s - vi e w   dyn a m i c s   s i nc e   t h e s e   c ros s - m oda l i t y   dy na m i c s   a re   c ons i d e re t o   be   m ore     di ffi c ul t   [15] .   T h e   t r a di t i on a l   h a nd   c ra f t e d   f e a t ure   e xt r a c t i on  m e t ho ds   p a ve w a ys   t o   d e e p   l e a rni n t e c hni q ue s ,   a d di t i on a l l y,   t h e   R e c u rre n t   N e ura l   N e t w orks   ( R N N a nd  L ong   S hort   t i m e   M e m or y   ( L S T M c ou l t a k e   u t he   s pa t i a l   a nd   t e m por a l   i nfo rm a t i on   di r e c t l y   fro m   t h e   r a w   d a t a   [16] .       2.   R ES EA R C H   M ET H O D   A   bi m oda l   a pproa c w i t h   ut t e r a nc e s   t a k e i a u di a nd  t e x t   for m a t s   i s   pr opos e d   he r e   fo rs e nt i m e n t   a na l ys i s .   T he   M O U D   d a t a s e t   c o nt a i n i ng  opi n i on a t e u t t e r a nc e s   i s e nt e nc e   l e v e l   [13 ]   i s   t a ke fo e xpe r i m e n t s .   T h e   a r c h i t e c t ure   d e ve l op e d   i s   s how i n   F i g ure   1 .   U t t e r a nc e s   a ud i o   a n dt e xt   a r e   t h e   i np ut s   of    t he   fr a m e w ork   a nd   t he   ou t pu t   i s   bi n a ry   c l a s s i fi c a t i on - pos i t i ve   or   n e ga t i v e po l a r i t y .   T h e   a rc h i t e c t ura l   pi p e l i ne   i nc l ude s   t w pa r a l l e l   i n de p e nd e nt   de e l e a rni ng  fr a m e w ork s ha vi ng   un i m od a l   pro c e s s i n of   a ud i a nd   t e xt   ut t e ra n c e s .   T he   d e e ne ura l   f e a t ure s   e xt r a c t e dfro m   t h e s e   i n di vi d ua l   m o da l i t i e s   a re   fus e t og e t h e a nd  g i ve a s   i n put   t o   t he   fi n a l   CN N   l a ye rs   t o a pp l t he   b i m o da l   fus i on.     2. 1 .   U n i mod al   ap p r oa c h e s     T he   propos e s ys t e m   i nt e nds   t de v e l op  i n di v i du a l   m od e l s   for  t r a ns c r i pt i ons   a n a u di s i gna l s     a t   t he   fi rs t   s t a g e .   L a t e r,   a   bi m od a l   a r c hi t e c t ur e   i s   d e ve l ope d   by   i n t e gr a t i ng   t h e   i nde pe nd e nt   m ode l s .     E a c s t a g e   i s   d e s c r i be d   a s   fo l l ow s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    IS S N : 1 693 - 69 30   T E L K O M N IK A T e l e c o m m u n   Co m pu t   E l   Co nt ro l V ol .   18 ,   N o.   2 A pri l   2 020:    752   -   7 60   754   2. 2 .   A u d i fe atu r e s   A na l y z i ng   t h e   s p e e c a s   s ound   w i l l   h e l p   t h e   s ys t e m   t foc us   on  c l a s s i fyi ng  t he   pol a ri t yof     t he   s e nt e nc e   e i t he a s   pos i t i v e   or  ne g a t i ve   by  e l i m i na t i ng  t he   l a ngu a ge   ba r ri e r.   A s   f or  t h e a udi ut t e r a nc e s     a re   c on c e rne d ,   t he   a u di o   fe a t ur e s   a re   e x t ra c t e from   t h e   i np ut   a udi o   s i gn a l   byt he   a pp l i c a t i on   of  a   t hi r p a rt y   a c ous t i c   f e a t ur e   e x t ra c t i on   t oo l   c a l l e d   O p e nE a r   [17 ,   18] .   T he   f e a t ure s e xt r a c t e a re   us i ng   S M IL E   fe a t ur e   e xt r a c t or   a nd   L ow   L e ve l   D e s c ri p t ors   ( L L D s )   i nc l udi n g 13  M e l - / B a rk - F re que n c y - C e ps t ra l   Coe ffi c i e nt s   (M F CC)  w h i c h   t yp i c a l l ra ng e s   be t w e e n   300H z   t o5K H z ,   p ros ody,   e ne r gy,   vo i c e   prob a bi l i t i e s   a nd   s pe c t ra l   c oe ff i c i e n t s   re s u l t i ng  i a   fe a t ur e   v e c t ors e t   27  f or  e a c h   ut t e ra nc e s .   T h e   fe a t u re s   a re   e xt r a c t e w i t a   fra m e   s a m pl e   ra t e   of   25 m s   a ndz - s t a nd a rd i z a t i on  i s   p e rfo rm e for  s p e a k e norm a l i z a t i on .   T hi s   f e a t ur e   s e t   i s   a pp l i e t a   d e e p   l e a rn i ng  fra m e w o rk  s t a r t i n w i t a   c onvo l ut i on  l a y e r   i nc l udi n g256   f i l t e rs   of   s i z e   t hre e .   T he   c onvo l ut i on   l a y e rs   a r e   i n t e rl e a v e d   w i t a   m a x - p ool i ng   l a ye s o t ha t   t h e   fi l t e r   out put   s i z e   i s   r e du c e d   by   fa c t o of   t w o.   T h e   ne t w or go e s   d e e p e i n   t h i s   f a s hi on   by i m p l e m e nt i ng  c onvo l ut i ona l   l a y e rs   of   s i z e   3   w i t t he   num b e of  f i l t e rs   a s   128  a n 64   re s p e c t i v e l y . A ft e t he   c o nvol ut i ona l   ope ra t i ons ,   t h re e   c ons e c u t i v e   de ns e   l a y e rs   a r e   a dd e d   t o   f l a t t e t h e   n e t w o rka n gra d ua l l y   re duc e   t h e   out pu t .   T he   m a x - poo l i n l a ye w i l l   r e du c e   t h e   di m e ns i ons   o t h e s e t   of  f e a t ur e   by  a   f a c t or  o 2 .   N e x t ,   a   dropou t   i s   a ppl i e d   a s   a   re gul a ri z a t i on   t e c hni que   i n   ord e rt o   r e du c e   t he   num b e r   of   ne t w ork   c onn e c t i ons   w hi c h   h e l ps   t o   a voi d   t h e   o ve rf i t t i ng   of  t he   ne t w ork l a y e rs   j us t   b e for e   f l a t t e ni ng  t he   l a ye rs .   T he   non - l i n e a R e c t i f i e d   L i ne a U ni t   (R e L U )   i s   a pp l i e d   a s t he   a c t i v a t i on   fu nc t i on   f or   t h e   h i dde n   l a ye rs   a nd   f i na l   de c i s i on   on   t ype   of    t he   s e n t i m e n t   i s   b a s e do t he   ou t put   of   t h e   s oft m a x   fun c t i on .   T he   t r a ns c r i be d   ut t e r a n c e s   i t he   M O U D   da t a s e t ,   w hi c i s   a nnot a t e i s   c o m bi n e i nt oa   s i ngl e   CS V   fi l e .   In i t i a l l y   t he   da t a b a s e   un de rg oe s   c e rt a i n   pre - proc e s s i ng   s t e ps   s o   a s   t o   a v oi d t he   out l i e rs .   S ubs e que n t l y,     t he   d a t a   i s   gi ve n   t o   a   t oke ni z e r   t o   c r e a t e   t he   v oc a bul a ry .   T he   w or de m be ddi ngs   a re   us e d   t o   ge t   t h e   w ord  ve c t ors .   It   i s   l i ke   t h e   c on c a t e na t i on   of   w ords .   T hi s   fe a t ur e s e t s   a re   t ra i ne d   i a   d e e n e ur a l   fra m e w ork  II  t c a rry   ou t   t he   ou t pu t   t he   s e n t i m e n t s   c l a s s i fi c a t i on .           F i gure   1 .   T he   pro pos e d   b i m od a l a rc hi t e c t ur e   f or  s e nt i m e nt a n a l ys i s       2. 3 .   Te xtu al   f e atu r e s   P ri m a ri l y,   t e xt   da t a   m us t   b e   e nc ode d   a s   ve c t ors   be fore   a ppl yi ng  i t   t t h e   d e e p   l e a r ni ng   m o de l .     F or  h a t   ( i )   s e n t e n c e s   a re   pre - p roc e s s e d   a nd   t o ke n i z e d   t o   g e t   t he   i nt e ge r   r e pr e s e n t a t i on .   T he   s t a rt   a nd   s t op  w ords   a s   w e l l   a s   t h e   w i l d   c h a ra c t e rs   a r e   re m ov e d   dur i ng   pr e - pro c e s s i ng .   A t   t he   s a m e   t i m e   a l l   t h e   w ords   a re   onve r t e d   t o   l ow e rc a s e   l e t t e rs .   K e r a s   T o ke n i z a t i on   A P I   i s   us e dfor   t oke n i z i ng   t he   s e nt e nc e s .   ( i i )   F i n a l l y ,     T he   w ord   e m b e ddi n gs   a re   a p pl i e d   t o   c onve rt   t h e   p os i t i ve i n t e g e rs   t d e ns e   v e c t ors   o f i xe s i z e .   T h e   de ns e   ve c t ors   re pre s e nt   t he   proj e c t i on   of   t he   w ords i nt o   a   c ont i nu ous   v e c t or   s p a c e   w he r e by   e a c h   w or d   w i l l   h a ve     a   u ni qu e   ve c t o re pr e s e n t a t i on .   A s a   re s u l t ,   t h e   w ords   w i l l   be   i n   a   c oord i na t e   s ys t e m ,   w he r e ,   re l a t e d   w ords   ba s e d   on  t he   c orpus re l a t i o ns hi ps   w i l l   b e   p l a c e d   c l os e d   t o   e a c o t he r.   T h e   v e c t or   va l ue s   a r e   l e a rne i a   w a Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L K O M N IK A T e l e c o m m u n   Co m pu t   E l   Co nt ro l         Se nt i m e n t   a nal y s i s   by   de e p   l e ar ni ng   appr o ac h e s   (Sr e e v i d y a   P )   755   t ha t re s e m b l e s   t o   t he   m e t hod   of   l e a rni ng   i n   a   t yp i c a l   ne ura l   n e t w ork   [1 9].   T he   f e a t ur e   ve c t ors   ob t a i ne da r e   pa dd e t a   w i ndow   of  s t a nd a rd   l e ngt of   60 .   T hi s   s t a nda r di z e v e c t ors   a r e   g i ve n   a s   i n put   oft he   de e l e a rn i ng  m ode l .   T h e   f i rs t   i npu t   w a s   g i v e t t h e   c onvo l ut i on a l   l a y e r   of  s i z e   3 ,   c ons i s t i ngof   128  fi l t e rs ,   fo l l ow e b   gl o ba l m a po ol i ng  l a ye r. T he   c on vol u t i o na l   l a ye r   s ys t e m a t i c a l l a ppl l e a r ne fi l t e rs   t t he   i npu t   d a t a   s a s   t c r e a t e   fe a t ur e   m a ps   t h a t   s u m m a ri z e   t h e   pr e s e n c e   of  t he   s t rong  f e a t ure   s e t   i t h e   i n put   da t a .   T h e   g l ob a l     max - pool i ng  l a ye r   w i l l   dow n   s a m pl e   e a c f e a t ur e   m a i nt a   s i ngl e   v a l u e   w h i c h   i s   t he   m a xi m u m   v a l u e     of  t he   p a t c h e s   o t h e   fe a t ur e   s e t   [20] .   In   t h i s   w a y   t he   pr obl e m s   d ue   t o   ove rfi t t i ng   of   t he   fu l l y   c onn e c t e d   l a y e rs   c a n   b e   m i ni m i z e d .   S ubs e que n t l y ,   t he r e   a r e   t w o   d e ns e   l a y e r s .   A l l   l a y e rs   e x c e p t   t h e   fi n a l   d e ns e   l a y e r   i s   w i t Re L U   a c t i va t i o fu nc t i on ,   w he r e a s   t h e   f i n a l   de c i s i on  m a ki ng  l a y e h a s   s of t m a x   a s   t h e   a c t i v a t i on   fun c t i on.     T he   m ode l   ha s   96 , 796   pa ra m e t e rs   t o   b e   l e a rn e duri n t h e   t ra i ni n g.   T ypi c a l l y ,   i f   t h e re   a re   n   w ords   i n   a   s e nt e nc e   [2 1],   i t   c a b e   t ok e ni z e d   a s   a i nt e ge v e c t or   T w h e re     ( 1 )                                             60      }, ,.. { 2 , 1 = = n T T T T n   (1)     T   1xd   di m e ns i on ,   de no t e s   t h e   w ord   l e ngt h.   By   a ppl y i ng   t he   w o rd  e m be d di ngs   e a c h t ok e ns   w i l l   b e   ve c t ori z e c ons i s t i ng   of   t h e   f e a t ur e   r e pr e s e n t a t i ons   of   t h e   r e q ui re d   t ra ns c ri p t i ons .   It i s   gi ve n   a s   e m be ddi n gs ,     T W e , =   (2)     w he re   W e   i s   t he   p a ra m e t e rs   t b e   t un e a nd T dX e W . T he   hi d de n   l a ye r   out put   i s   re pr e s e n t e a s     ) , ( t i E f h =   (3)     w he re   t i s   t he   w e i ght s   a nd  bi a s   p a ra m e t e rs   a nd   t h e   fi n a l   a c t i v a t i on  l a ye r   i s   t h e   s oft m a l a y e r   [ 22] .     F or  a   gi ve n   c l a s s   hi   t h e   s of t m a x   fun c t i on  i s   r e pr e s e n t e d   a s :     = = c j h h i j i e e h 1   (4)     w he re   hj   a re   t h e   va l ue s   i nf e rr e b t he   n e t   for   e a c h   c l a s s   i n   C .     2. 4 .   Bi mod a l   F r a me w o r k   In  t h e   p ropos e m ode l ,   i n di v i dua l ,   p a ra l l e l   ne t w o rks   w e r e   t ra i ne d   i n i t i a l l y .   L a t e r ,     t he   i nt e r m i t t e nt l a y e rs   of   bot h   t h e s e   ne t w orks   a re   e x t ra c t e a s   fe a t ur e   i nput   for  t h e   bi m od a l   fra m e w ork.   In t hi s   w a y,   t he   c o m p l e m e n t a r i nfor m a t i o from   bo t h   t h e   m o da l i t i e s   c oul d   b e   t a ke n   e ffe c t i ve l y.   T he 3 rd   l a ye r   o   t he   t e x t ua l   m ode l   a n d   6t h   l a ye r   o f   t h e   a u di o   m od e l   a r e   opt i m a l l y   s e l e c t e d   a nd   e x t ra c t e d a s   fe a t ur e s     for  t he   fi n a l   fus i on  m od e l .   T h e   g l ob a l   m a xpoo l i n l a y e r   i n   t e xt   m oda l i t s i gni f i c a nt l yr e duc e d   t h e   s i z e     of  t h e   f e a t ur e   m a a nd   t h e   s a m e   w a s   don e   i n   a ud i o   m o da l i t y   t ho rough   dow ns a m p l i ng t h e   d e ns e   l a ye r.   F e a t u re s   f rom   t h e s e   t w l a y e rs   a re   c o nc a t e na t e d   a n i t   i s   a pp l i e a s   i n put t t he   t h i rd  c o m bi n e d   m od e l .     T he   fe a t u re   s e t s   a r e   a ppl i e d i re c t l w i t hou t   a ny   pre - pro c e s s i n g. T hi s   m od e l   i s   a l s o   a   de e ne ur a l   n e t w ork   c ons i s t i ng   of   c o nvol u t i o na l   l a y e rs   a nd   m a x - p ool i ng   l a y e rs . T he   ou t put   fr om   t h e   m od e l   w i l l   c l a s s i f   t he   ut t e ra n c e s   a s   pos i t i v e   or   ne ga t i v e   pol a ri t y.   T he de c i s i on   ve c t or  form e d   by   c om b i ni ng   t h e   t e x t     a nd  a ud i m od a l i t i e s   a re   i m prov i ng   t h e   p e rfor m a nc e of  s e nt i m e nt a l   a n a l ys i s   c ons i d e ra b l c o m pa re d   t o   i ndi v i du a l   m od a l i t i e s   a l on e .   T h e   fi na l   de c i s i onon  s e nt i m e nt   c l a s s i f i c a t i on  i s   t a ke n   ba s e on  t h e   s oft m a a c t i v a t i on  f unc t i on .   T he   e xp e ri m e nt s   a re   c o nduc t e d   on  M O U D   da t a s e t   b o t o i nd i vi d ua l   a nd  c om b i n e m oda l i t i e s .   D uri ng   t h e   t r a i n i ng   ph a s e   of   t h e   prop os e d   m ode l ,   t he   w e i ght s   a re   a dj us t e d   t o   m i ni m i z e   t he   l os s   fun c t i on .     T he   hyp e r - p a r a m e t e rs   of   t he   pro pos e d   n e ura l   ne t w ork   m o d e l   a r e   t un e d   fut z i n w i t h   t he   w e i ght s   t o   fu rt h e opt i m i z e   t he   re s u l t s .   T h e   r ol e   o pt i m i z e i n   de e p   ne u ra l   n e t w ork  m od e l s   a r e   t o   m i ni m i z e   t he   c os t   func t i on  J ( ϴ ) w he re   t he   p a ra m e t e r , w i t h   r e s pe c t   t t h e   pe rf orm a nc e   m e a s ure   P ,   und e r   c o ns i d e ra t i on   b y   a pp l yi ng   gra di e n t   d e s c e nt   a l gor i t h m s .   T h e   c os t   fun c t i on   c a n   be   re pre s e nt e d   a s :     ( ) ; , l o g ˆ ~ m o d , y x P P J el d a t a y x =   (5)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    IS S N : 1 693 - 69 30   T E L K O M N IK A T e l e c o m m u n   Co m pu t   E l   Co nt ro l V ol .   18 ,   N o.   2 A pri l   2 020:    752   -   7 60   756   A   fa s t e r   c on ve rg e n c e   of   t h e e   m ode l   i s   a c h i e v e d   by  s e l e c t i ng   a   pr ope r   l e a rni ng   r a t e   a s   i n :     ( ) J = 0   (6)     w he re   η 0   re pr e s e n t s   t he   l e a rni ng   ra t e   of   t he   gr a di e nt   d e s c e nt   a l gor i t h m .   T he   o pt i m i z e a l g ori t hm   w e   us e d   for   c om p a r i s on   purpos e   a r e   s t oc ha s t i c   gr a d i e n t   de s c e n t   a l gori t hm (S G D ),   R oot   M e a n   S qu a re prop(RM S P ro p)  a nd   A D A pt i v e   M om e n t   e s t i m a t i on(A D A M ).   T he   S G D   d oe s   t he   p a ra m e t e r   u pda t e s   for   a l l   t h e   t r a i n i ng   e xa m pl e s   i t h e   t ra i ni ng  s e t   w i t a   pr e f i xe d   l e a rn i ng  ra t e [23] .   In   t h e   RM S P rop   a l gori t h m   pro pos e d   by  G e offre H i nt on,   i ns t e a d   of   l e t t i n a l l   of   t h e   gr a di e nt s   t o   a c c um u l a t e   t he   v a l u e   of   i t s   m o m e n t um ,   RM S P rop   a l gor i t h m   o nl y   a c c u m u l a t e s   gr a d i e n t s   i n   a   fi x e w i ndow .   A da m   opt i m i z e c o m put e s   a da p t i v e   l e a rni ng  r a t e s   for  e a c pa r a m e t e r   c ons i de re d   i n   t he   a l gor i t h m   a nd   i t   s t or e s   t he   e xpo ne n t i a l l d e c a y i ng   a v e ra ge   of   t h e   s qua r e   of  t h e   gra di e nt s   of  t he   pr e vi ous   v a l u e s [24] .     2. 5 .   Th e   M O U D   D atas e t   T he   M u l t i m o da l   U t t e r a nc e   O pi n i on   D a t a ba s e   (M O U D )   i nt rodu c e d   by   P e r e z   e t .   a l .   [13]   i s   a n   opi ni ona t e d   da t a s e t   i S p a ni s h   l a ngu a ge .   It   c ons i s t s   of  produ c t   r e v i e w   a nd   re c om m e nda t i o ns i ut t e r a nc e   l e v e l   from   80   s p e a k e rs   c o l l e c t e d   t hrou gh   Y ouT ube   v i d e os .   F r om   t h e   a v a i l a b l e   4 98vi de os   w e   s e l e c t e d   43 re c or di ngs   for   ou w o rk,   w h i c h   s how e d   c ons i s t e nc y   a m on s pe e c a nd t e x t   m od a l i t i e s   a n on  a n   a ve r a ge ,   e a c one   of   t he   v i de h a s   6   ut t e r a nc e s   of   s e c o nds   dur a t i onw i t a   s t a nda r de v i a t i on   of   1 . 2   s e c onds .     Th e   c o nt e nt s   of  e a c one   of  t h e   v i de c l i ps   w e r e t r a ns c ri be d   t h rough   m a nu a l l p roc e s s i ng   t h e   v e rb a l   s t a t e m e nt s   for  i t s   c onno t a t i ons . A nno t a t i ons   of  t he   d a t a s e t   w a s   don e   us i n E l a n   t oo l   fo s e n t i m e n t   a na l ys i s .   Bot a ud i oa nd  v i de m od e s   a r e   a nno t a t e d   us i n t he   t ool .   T w o   a nnot a t o rs   i n de p e nd e nt l a nno t a t e d     t he po l a ri t of   t he   ut t e r a n c e s   a s   p os i t i ve ,   ne g a t i ve   or   n e ut ra l .   I ou c l a s s i fi c a t i on   pro bl e m ,   p os i t i ve a nd   ne ga t i v e   s e nt i m e nt s   w e r e   onl y   c ons i d e re d.       3.   R ES U LTS   A N D   A N A LY S I S   T he   obj e c t i v e   i s   t c l a s s i f t he   s e nt i m e n t s   i n   t h e   v i de os   b a s e on  t he   po l a r i t y   a s   p os i t i ve   or  ne g a t i ve   t hrough   a na l y z i ng   t he   M O U D   da t a s e t .   A   c o m bi n e d   a u di o   a nd  t e x t   m o de l   w a s   de v e l o pe d   by   i m p l e m e nt i ng  de e p   ne ur a l   ne t w orks .   T h e   da t a s e t   w a s   opt i m a l l y   di vi d e d   i nt o   a   t r a i n - t e s t   r a t i o   of   80 : 20   f or   de ve l opi n   t he   m o de l   a nd  t e s t i ng   t h e   da t a . T h e   c a t e g ori c a l   c ros s   e nt ro p y,   w h i c h   i s   a   c o m b i na t i on   of   s oft m a a nd  c ros s   e nt ro py  fun c t i on  w a s   t a ke a s   t h e   l os s   f unc t i on   for  t ra i ni ng  t he   m od e l .   T he   uni m od a l   fe a t ur e s   a r e   a pp l i e t o   t he   t w o   pa ra l l e l   s u bne t s   a nd   t h e   o ut pu t s   of   fro m   i n t e r m e d i a t e   hi dde n   l a y e rs   a re   op t i m a l l y   s e l e c t e d.     T he s e   s e l e c t e v a l u e s   a r e   fus e t g e t   a nd  t he   s a m e   w i l l   b e   a c t i ng  a s   t he   i npu t   t t h e   f i na l   s ubn e t .     S e ve r a l   e xp e ri m e nt s   w e re   c ond uc t e be fo re   f i xi ng  t he   prop os e a rc h i t e c t ure .   W e   c o m p i l e t h e   m od e l   w i t h   di ffe r e n t   hyp e r - pa ra m e t e rs   a l s o.   T h e re   w a s   s o m e   s i gni f i c a nt   c ha n ge s   ba s e d   on   t he   o pt i m i z e r   s e l e c t i on .     T he   m i ni b a t c h e s   c a o ffe r   t h e   e ffe c t   of  re gu l a r i z a t i on .   T h e   m i ni ba t c h   s e l e c t e d   w a s   32  fo t he   propos e m ode l .   T h e re   w e r e   s i gn i fi c a n t   c ha ng e s   i n   t h e   pe r form a n c e   of   t h e   m o de l   ba s e d   on   t he   opt i m i z e r   s e l e c t i on.     T he   out p ut   of   t h e   pro pos e s ys t e m   i s   one   hot   e n c ode d.   T he   re s u l t s   of   t h e   e xpe r i m e n t s   a r e   t a bu l a t e d     i T a bl e   1 .   T he   p e rfor m a n c e   of   t he   pr opos e d   m od e l   w a s   e v a l ua t e d   us i ng  di ff e re nt   p e rfor m a n c e   m a t ri c e s   vi z ,   a c c ura c y ,   pr e c i s i on ,   re c a l l   a n F 1 - s c ore .       T a b l e   1 .   T he   p e rfor m a n c e   c om p i l a t i on   of  t e xt ,   a udi a n d   t e xt + a ud i o   m od a l i t i e s   M o d e   o p t i m i z e r   a c c u ra c y   p re c i s i o n   re c a l l   F - 1   s c o re   a u d i o   A d a m   0 . 7 6   0 . 8   0 . 7 1   0 . 7 5   S G D   0 . 7 2   0 . 7 1   0 . 7 5   0 . 7   Rm s p ro p   0 . 7   0 . 6 8   0 . 7 5   0 . 7 1   t e x t   A d a m   0 . 7 1   0 . 7 1   0 . 7 1   0 . 7 1   S G D   0 . 7 3   0 . 7 4   0 . 6   0 . 6 7   Rm s p ro p   0 . 7 2   0 . 6 8   0 . 6 8   0 . 6 8   a u d i o   +   t e x t   A d a m   0 . 8 4   0 . 8 6   0 . 8 2   0 . 8 4   S G D   0 . 7 5   0 . 8 6   0 . 6   0 . 7 1   Rm s p ro p   0 . 7 2   0 . 7 5   0 . 6 8   0 . 7 2       T he   gr a ph i c a l   r e pre s e nt a t i on   of   a c c ura c y   on   t r a i n i ng   e a c e po c h   i s   s how n   i n   F i g ur e s   2 - 10.     T he   e ff e c t s   of   di ff e r e nt   opt i m i z e rs   a re   hi gh l i g ht e h e re .   T he   A D A M   opt i m i z e r   i s   s how i ng  t h e   op t i m a l   r e s ul t s .   T he   S G D   i s   gi vi ng   f l uc t ua t i ons   dur i ng   c on ve rg e n c e .   T he   pa r a m e t e rs   s e l e c t e d   for   S G D   a re   a s   l e a rn i ng   ra t e = 0 . 001   a nd   m om e nt u m   =   0 . 9 .   I t he   c a s e   of  RM S P rop   a l gori t h m ,   t h e   v a l ue s   a r e   a l s t h e   s a m e .   F or   A da m   opt i m i z e r ,   i n   a d di t i on   t o   t he   a bo ve   va l u e s ,   t h e   d e c a y   ra t e s   a r e   a l s f i xe d   a s   0 . 999 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L K O M N IK A T e l e c o m m u n   Co m pu t   E l   Co nt ro l         Se nt i m e n t   a nal y s i s   by   de e p   l e ar ni ng   appr o ac h e s   (Sr e e v i d y a   P )   757       F i gure   2 .   T ra i n   a nd   t e s t a c c ura c y   i t e x t   d a t a   w i t hA D A M   opt i m i z e r       F i gure   3 .   T ra i n   a nd   t e s t a c c ura c y   i n   a udi o   d a t a   w i t hA D A M   opt i m i z e r       F i gure   4 .   T ra i n   a nd   t e s t a c c ura c y   i n   t e x t a ud i o d a t a   w i t hA D A M   opt i m i z e r           F i gure   5 .   T ra i n   a nd   t e s t a c c ura c y   i t e x t   d a t a   w i t h SGD   opt i m i z e r       F i gure   6 .   T ra i n   a nd   t e s t a c c ura c y   i n   a udi o   d a t a   w i t h SGD   opt i m i z e r       F i gure   7 .   T ra i n   a nd   t e s t a c c ura c y   i n   t e x t a ud i o d a t a   w i t h SGD   opt i m i z e r           F i gure   8 .   T ra i n   a nd   t e s t a c c ura c y   i t e x t   d a t a   w i t h RM S P rop   opt i m i z e r       F i gure   9 .   T ra i n   a nd   t e s t a c c ura c y   i n   a udi o   d a t a   w i t h RM S P rop   op t i m i z e r       F i gure   10 .   T r a i n   a n t e s t a c c ur a c y   i t e x t a u di o d a t a   w i t h RM S P rop   opt i m i z e r       F urt he r ,   w e   c om p a re t he   p e rfor m a nc e   of  our   a l gor i t h m   w i t h   s om e   of   t h e   e xi s t i ng   a l go ri t hm s     a nd  t he   s u pe r i ori t o t h e   c om bi n e a udi a nd  t e xt   prop o s e a r c hi t e c t ure   i s   qu i e t   e vi d e nt   from   T a bl e   2 .     T he   prop os e d   m ode l   w a s   c om pa r e w i t h   fo ur  o t he   e xi s t i ng  s t a t e   of   t h e   a rt   m e t hods .   P or i a   e t .   a l . ,   [25]   propos e d   a   s pe a ke r   e x c l us i ve   t e c h ni qu e   f or  a na l yz i ng  t h e   s e n t i m e n t s   e m b e dde i t h e u t t e ra n c e s .   W a n e t .   a l . ,   [26]  propos e d   t o   m i t i g a t e   t h e   prob l e m   of   ge ne r a l i z a bi l t y   t a   l a rge r   m a r gi n .   P ori a   e t .   a l . ,   [2 7]   propos e   t he   Co nvol ut i ona l   Re c urr e nt   M ul t i   K e r na l   L e a rn i ng   ( CR M K L )   m od e l   us i ng   CN N   n e t w o rks   e x c l us i ve l   for  t r a i n i ng   t h e   m od e l ,   a nd  t he   c o m b i ne d   ne t w ork   t a ke s   t he   b e s t   f e a t ur e s   on l b P ri nc i pa l   Co m pon e n t   A nl ys i s   (P CA )   a nd  t h e us e d   S V M   for   t h e   de c i s i on  m a ki ng .   T he   re s ul t s   of  t h e   e x pe r i m e nt s   w e re   t a bul a t e i T a b l e   2.   It   s how s   t he   t e s t   re s u l t s   w i t a nd  w i t h out   fe a t ure   s e l e c t i on .   O ur  re s ul t s   a n t h e   r e s ul t s   o bt a i n e by  P o ri a   a nd  h i s   t e a m   a r e   c om p a t i bl e .   Ca m br i a   e t .   a l . ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    IS S N : 1 693 - 69 30   T E L K O M N IK A T e l e c o m m u n   Co m pu t   E l   Co nt ro l V ol .   18 ,   N o.   2 A pri l   2 020:    752   -   7 60   758   [28]  pr e s e n t e d   a   d e e p   l e a rn i ng   a r c hi t e c t ure   foc us i ng   on  s p e a ke i nd e pe n de n t   s ys t e m s .   O u m e t hod   pe r f orm e d   m uc h   be t t e t ha t hi s   pr opos e d   w ork .   T s a i ,   e t .   a l . ,   [29]  prop os e a   m ul t i m oda l   f a c t ori z e m oda l   (M F M w i t h   m ul t i m oda l   di s c ri m i n a t i ve   a n m od a l i t ys p e c i fi c   g e ne ra t i v e   f a c t ors .       T a b l e   2 .   P rop os e d   a r c hi t e c t u re s   ve rs us   s t a t e   of   t h e   a rt   m e t ho ds   M o d e   P o ri a     2 0 1 8   W a n g   2 0 1 7   P o ri a   2 0 1 6   Ca m b ri a   2 0 1 7   O u M e t h o d   T e x t   4 8 . 4   5 2 . 2   7 4 . 5   5 3 . 7   7 1 . 1   A u d i o   5 3 . 7   5 4 . 4   7 9 . 8   5 3 . 7   76   T e x t   +   A u d i o   5 7 . 1   5 7 . 4   8 3 . 8   5 7 . 1   84       S e nt i m e nt   p re d i c t i on   re s u l t s   on  M O U D   a re   de p i c t e i T a bl e   2 .   T he   be s t   re s u l t s   a re   hi gh l i g ht e i nbol d   a nd   S O T A   s how s   t h e   c ha ng e s   i n   pe rf orm a nc e   o ve r   pr e vi o us   s t a t e   o f   t h e   a r t   (S O T A )   re s ul t s .   T he   i m prov e m e n t s   a re   hi ghl i ght e d   i n   bo l d   i T a bl e   3 .       T a b l e   3 .   P e rfor m a n c e   c om p a ri s on   w i t h   s t a t e   of   t h e   a rt   r e s ul t s   [29]   M e t h o d   A c c u ra c y   F1 - s c o re   M a j o ri t y   6 0 . 4   4 5 . 5   RF   6 4 . 2   6 3 . 3   S V M - MD   5 9 . 4   4 5 . 5   T H M M   6 1 . 3   57   EF - H C RF   5 4 . 7   5 4 . 7   EF - L D H CRF   5 2 . 8   4 9 . 3   MV - H CR F   6 0 . 4   4 5 . 5   MV - L D H CRF   5 3 . 8   4 6 . 9   CM V - H C RF   6 0 . 4   4 5 . 5   CM V - L D H CR F   5 3 . 8   4 7 . 8   DF   67   6 7 . 1   EF - L S T M   67   6 4 . 3   EF - S L S T M   5 6 . 6   5 1 . 4   EF - B L S T M   5 8 . 5   5 8 . 9   EF - S BL S T M   6 3 . 2   6 3 . 3   MV - L S T M   5 7 . 6   4 8 . 2   BC - L S T M   7 2 . 6   7 2 . 9   T F N   6 3 . 2   6 1 . 7   M A RN   8 1 . 1   8 1 . 2   MFN   8 1 . 1   8 0 . 4   M F M   8 2 . 1   8 1 . 7   P ro p o s e d   M e t h o d   8 4 . 1   8 4 . 1   S O T A   2   2 . 4       4.   C O N C LU S I O N   A a n a l ys i s   of  t he   e x i s t i n m e t hodol ogi e s   for   s e nt i m e nt   a na l ys i s   a nd  t he   c o m pa ri s on  w i t h     t he   p ropos e bi m od a l   s e nt i m e nt   a n a l ys i s   s ys t e m   i s   c a rr i e d   out   h e re .   T he   propos e fr a m e w ork  e s t a bl i s he s     t he   s upe r i or i t y   of   bi m od a l   a p proa c h e s   ov e r   uni m od a l   a ppr oa c h e s .   W e   a r e   i n c orpor a t i ng   t h e   t he   pow e rfu l   CN N   ba s e d e e p   l e a rn i ng   t e c hn i qu e s   for   t h e   t e s t   c a s e .   T he   i n t e r m e di a t e   l e ve l   f e a t ur e   fus i on  m e t hod     i s   a da p t e d   h e re .   T h e   s e qu e nt i a l   a nd   c orre l a t e d   i nfor m a t i o i s   c o l l e c t e d   t hroug w or e m be dd i ngs   i n   t he   t e x t ua l   d a t a   a nd  a ud i f e a t ur e   e xt r a c t i ons .   F or   fur t he r   a na l ys i s ,   s o   a s   t i nc re a s e   t he   a c c ura c o t he   pe rfor m a nc e   of   t he   m ode l   n on  ve rb a l   c om m un i c a t i ons   l i k e   j e s t e rs   a n i m a ge s   c a n   be   i nc or pora t e d .   T h e   m u l t i   m oda l   a ppr oa c c a i nt e gr a t e   a l l   t he   i nf orm a t i on   re l a t e d   t o   t he   c o m m uni c a t i o n,   w hi c i n   t ur c a n   m a k e   t he   hum a c om put e i nt e r a c t i ons   m o re   re a l i s t i c   a nd   m e a ni ng ful .       R EF ER EN C ES   [ 1]   W .   M e dha t ,   e t   a l . ,   S e n t i m e nt   a na l y s i s   a l g or i t h m s   a nd  a pp l i c a t i o ns :   A   s ur v e y ,”   A i n   Sham s   E n gi n e e r i n g J ou r na l   vol .   5 ,   no .   4 ,   p p.   10 93 - 1113 D e c . 20 14 .   [ 2]   M .   W .   K r a u s V o i c e - o nl y   c o m m u ni c a t i o e nha n c e s   e m p a t hi c   a c c ur a c y ,”   A m e r i c a P s y c hol ogi s t ,   vo l .   72 ,   n o.   7   pp.   64 4 - 6 54 2 017 .   [ 3]   S .   P o r i a e t   a l . ,   A   r e v i e w   o f   a f f e c t i ve   c o m pu t i ng:   F r o m   un i m od a l   a n a l ys i s   t o   m ul t i m oda l   f u s i on ,”   I n f o r m at i o n   F us i on ,   v ol .   37 ,   p p.   98 - 12 5 S e p . 2017 .   [ 4]   E .   H a dd i e t   a l . ,   T h e   r o l e   o f   t e x t   pr e - p r o c e s s i ng   i s e n t i m e n t   a na l y s i s ,”   P r oc e d i a   C om put e r   S c i e nc e ,   v ol .   17   pp.   26 - 32 201 3.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L K O M N IK A T e l e c o m m u n   Co m pu t   E l   Co nt ro l         Se nt i m e n t   a nal y s i s   by   de e p   l e ar ni ng   appr o ac h e s   (Sr e e v i d y a   P )   759   [ 5]   V .   N a r a ya na n e t   a l . ,   F a s t   a nd   a c c ur a t e   s e n t i m e n t   c l a s s i f i c a t i o u s i ng   a n   e nh a nc e d   N a ï ve   B a ye s   m ode l ,”   i I nt e r n at i on al   C on f e r e n c e   on   I n t e l l i g e n t   D a t a   E ng i n e e r i n a nd   A ut o m at e d   L e ar n i n g S p r i nge r ,   pp .   194 - 20 1 20 13 .   [ 6]   J .   O r t i g os a - H e r n ´ a nd e z e t   a l . ,   A pp r oa c h i ng   s e nt i m e n t   a na l ys i s   b us i ng   s e m i - s up e r v i s e l e a r ni n o f     m u l t i - di m e ns i ona l   c l a s s i f i e r s ,”   N e ur oc om p ut i ng ,   vo l .   92 ,   pp .   98 - 11 5 S e p   20 12 .   [ 7]   Y .   M .   L i   a n d   T .   Y .   Li ,   D e r i v i ng  m a r k e t   i nt e l l i ge n c e   f r om   m i c r o b l ogs ,”   D e c i s i o S uppo r t   Sy s t e m s ,   v ol .   55 ,   no .   1   pp.   20 6 - 2 17 A p r . 2013 .   [ 8]   R .   M o r a e s e t   a l . ,   D oc um e n t - l e v e l   s e n t i m e nt   c l a s s i f i c a t i on :   A n   e m p i r i c a l   c om pa r i s on   be t w e e n   S V M   a nd   A N N ,”   E x pe r t   Sy s t e m s   w i t h   A pp l i c a t i o ns :   A I n t e r nat i o nal   J our nal ,   vo l .   40 ,   no.   2 ,   pp .   621 - 633 F e b . 20 13 .   [ 9]   M .   T a b oa d a e t   a l . ,   L e x i c o n - ba s e m e t ho ds   f o r   s e n t i m e nt   a n a l y s i s ,”   C om pu t a t i ona l   l i n gu i s t i c s ,   vo l .   37 ,   no.   2   pp.   26 7 - 3 07 J un .   2 011 .   [ 10]   N .   Hu e t   a l . ,   M a n i pu l a t i on   o f   on l i ne   r e v i e w s :   A n   a n a l y s i s   o f   r a t i n gs ,   r e a da bi l i t y ,   a nd   s e n t i m e nt s ,”   D e c i s i on   s uppo r t   s y s t e m s ,   vo l .   52 ,   no . 3 ,   pp .   6 74 - 684 F e b . 20 12 .   [ 11]   S .   M .   K i m   a nd   E .   H ov y ,   D e t e r m i n i ng  t h e   s e nt i m e n t   o f   o pi n i o ns ,”   i n   P r oc e e d i ngs   of   t h e   20 t h   i n t e r na t i ona l   c onf e r e nc e   o C om pu t at i on al   L i ngu i s t i c s ,   p p .   1367 - 13 73 ,   A u g . 2 00 4 .   [ 12]   L .   P .   M or e nc y e t   a l . ,   T ow a r ds   m u l t i m o da l   s e nt i m e n t   a na l ys i s :   H a r ve s t i n op i n i on s   f r o m   t he   w e b ,”   i n   P r o c e e di n gs   of   t h e   13t i n t e r na t i o nal   c on f e r e nc e   o m ul t i m o da l   i n t e r f a c e s ,   p p.   1 69 - 1 76 ,   N ov .   201 1 .   [ 13]   V .   P ´ e r e z - R o s a s e t   a l . ,   U t t e r a nc e - l e ve l   m ul t i m oda l   s e nt i m e n t   a na l ys i s ,”   i P r o c e e di n gs   o f   t h e   51s t   A nn ual   M e e t i ng   o f   t he   A s s o c i a t i on   f or   C om pu t a t i ona l   L i ng ui s t i c s ,   v ol .   1 ,   p p .   973 - 982 ,   A ug . 201 3 .   [ 14]   B .   B a l a j i   a nd V .   R .   M .   O r uga n t i ,   M u l t i - l e v e l   f e a t ur e   f us i o f or   g r o up - l e v e l   e m o t i on  r e c ogn i t i on ,”   i P r oc e e d i ng s   of   t he   19 t h   A C M   I n t e r nat i o nal   C o nf e r e n c e   on   M u l t i m oda l   I n t e r ac t i on ,   p p .   583 - 586 ,   N ov . 201 7   [ 15]   A .   Z a de h e t   a l . ,   M u l t i - a t t e nt i on   r e c u r r e nt   ne t w or f or   hu m a c o m m un i c a t i on  c o m p r e h e ns i on ,”   i n   T h i r t y - Se c ond   A A A I   C on f e r e nc e   o A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e nc e ,   pp .   564 2 - 5 649 ,   A pr .   20 18.   [ 16]   S .   P or i a ,   e t   a l . ,   C on t e xt - de pe nd e n t   s e n t i m e nt   a na l ys i s   i u s e r - g e ne r a t e v i d e os ,”   i P r oc e e d i ng s   of   t he   55 t A nnua l   M e e t i ng   o f   t he   A s s o c i a t i on   f or   C om pu t a t i ona l   L i ng ui s t i c s ,   vo l .   1 p p .   873 - 883 ,   J u l .   2 017   [ 17]   F .   E y be n ,   e t   a l . ,   O p e nE A R i nt r odu c i ng  t he   M u ni c o pe n - s o u r c e   e m ot i o a n a f f e c t   r e c o gni t i on  t oo l k i t ,”     i 2 009   3r i nt e r n at i on al   c on f e r e n c e   on  af f e c t i v e   c om put i ng   an d   i n t e l l i g e nt   i nt e r a c t i on   and   w or k s h ops ,   vol .   1,     p p.   1 - 6 2 009 .   [ 18]   S .   G .   A j a y ,   e t   a l . ,   E xpl or i ng   t he   s i gni f i c a n c e   o f   l ow   f r e qu e nc y   r e g i ons   i n   e l e c t r og l o t t ogr a ph i c   s i g na l s   f or   e m ot i on   r e c o gn i t i on ,”   i I nt e r n at i on al   S y m po s i um   on   S i gna l   P r oc e s s i ng   and   I n t e l l i g e n t   R e c ogn i t i on   Sy s t e m s ,   Spr i ng e r ,     p p.   31 9 - 3 27 2 017 .   [ 19]   Y .   B e ngi o e t   a l . ,   A   n e u r a l   p r ob a bi l i s t i c   l a ng ua g e   m od e l ,”   J our na l   of   m ac h i n e   l e a r ni ng  r e s e ar c h ,   v ol .   3   pp.   11 37 - 1155 ,   F e b   20 03 .   [ 20]   M .   O qua b e t   a l . ,   I s   ob j e c t   l oc a l i z a t i on   f o r   f r e e ? - w e a k l y - s u pe r vi s e l e a r n i ng   w i t h   c onvo l u t i ona l   n e ur a l   ne t w or k s ,”   i P r o c e e di n gs   o f   t he   I E E E   C onf e r e nc e   o C om pu t e r   V i s i on   an P a t t e r n   R e c ogn i t i o n ,p p.   6 85 - 694 2015 .   [ 21]   C .   d os   S a nt o s   a nd M .   G a t t i ,   D e e p   c on vol ut i on a l   n e ur a l   n e t w or ks   f or   s e n t i m e nt   a na l ys i s   o f   s ho r t   t e x t s , i P r oc e e d i ng s   o f   C O L I N G   201 4,   t h e   25 t I n t e r na t i o na l   C on f e r e n c e   o C om pu t a t i o nal   L i ngu i s t i c s :   T e c hn i c a l   P ape r s ,   p p.   69 - 78 ,   A ug . 201 4 .   [ 22]   I .   G ood f e l l ow e t   a l . ,   D e e l e a r n i ng ,”   M I T   p r e s s ,   2 016 .     [ 23]   L .   B o t t o u,   e t   a l . ,   O pt i m i z a t i on   m e t hod s   f or   l a r ge - s c a l e   m a c h i ne   l e a r n i ng ,”   Si am   R e v i e w ,   vo l .   60 ,   no .   2   pp.   22 3 - 3 11 2 018 .   [ 24]   D .   P .   K i n gm a a n d J .   Ba ,   A d a m :   A   m e t h od   f o r   s t oc h a s t i c   o pt i m i z a t i o n ,”   a r X i v . o r g ,   a r X i v : 141 2698 0 ,   20 14 .   [ 25]   S .   P o r i a e t   a l . ,   M u l t i m oda l   S e n t i m e nt   A na l ys i s :   A d dr e s s i ng   K e I s s u e s   a nd  S e t t i ng   U t he   B a s e l i ne s ,”   I E E E   I nt e l l i ge n t   Sy s t e m s ,   v ol .   33 ,   n o.   6 ,   pp .   17 - 25 20 18 .   [ 26]   H .   W a ng e t   a l . ,   S e l e c t - a d di t i ve   l e a r n i n g:   I m p r ov i ng   ge n e r a l i z a t i on  i m u l t i m od a l   s e nt i m e n t   a na l y s i s , ”  i 2 017   I E E E   I n t e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   on   M u l t i m e d i a   an E x po   ( I C M E ) ,   p p.   949 - 95 4 20 17 .   [ 27]   S .   P o r i a ,   e t   a l . ,   C o nvo l u t i o na l   M K L   b a s e d   m ul t i m oda l   e m o t i o n   r e c ogn i t i on   a nd   s e n t i m e nt   a na l ys i s , ”  i 20 16   I E E E   16t h   i nt e r n at i on al   c o nf e r e nc e   on   d at a   m i ni ng   ( I C D M ) ,   p p.   43 9 - 4 48 201 6 .   [ 28]   E .   C a m b r i a e t   a l . ,   B e nc hm a r ki n m ul t i m o da l   s e nt i m e n t   a n a l y s i s ,”   i I nt e r n at i on al   C o nf e r e n c e   o n   C om pu t a t i o na l   L i ngu i s t i c s   a nd  I n t e l l i ge nt   T e x t   P r oc e s s i ng ,   Sp r i n ge r ,   p p .   166 - 179 2017 .   [ 29]   Y .   H .   H .   T s a i e t   a l . ,   L e a r ni n f a c t o r i z e d   m u l t i m od a l   r e pr e s e nt a t i o ns ,”   a r X i v . or g,   a r X i v : 1 8060 6176 ,   201 8 .       BI O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S           S r e e v i d y P .   i s   c u r r e nt l y   a   R e s e a r c h   S c h ol a r   i n   t h e   de pa r t m e nt   of   E l e c t r o ni c s   a nd   I ns t r um e n t a t i o a t   A m r i t a   V i s w a   V i dy a pe e t h a m ,   C oi m ba t or e .   S he   w a s   gr a du a t e f r o m   C a l i c ut   U ni ve r s i t a nd  d i d   he r   M a s t e r s   a t   P S G   c ol l e ge   of   T e c h no l ogy ,   C oi m ba t o r e .   S h e   h a s   got   m or e   t ha n   10   p ubl i c a t i on s   i n   he r   c r e di t .   H e r   m a j o r   a r e a s   o f   i nt e r e s t   a r e   a r t i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e ,   a f f e c t i ve   c om pu t i n g,   m u l t i m oda l a i t a nd   i m a ge   p r oc e s s i n g.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    IS S N : 1 693 - 69 30   T E L K O M N IK A T e l e c o m m u n   Co m pu t   E l   Co nt ro l V ol .   18 ,   N o.   2 A pri l   2 020:    752   -   7 60   760         D r .   O .   V .   R a m an a   M u r t h y   c u r r e n t l s e r v e s   a s   A s s i s t a n t   P r o f e s s or   ( S G )   a t   t h e   D e pa r t m e n t   of   E l e c t r i c a l   a nd   E l e c t r o ni c s   E n gi ne e r i ng ,   S c h oo l   of   E ng i ne e r i ng ,   A m r i t a   V i s hw a   V i d ya p e e t ha m ,   C oi m ba t o r e   C a m pus .   I nd i a .   H e   h a s   m o r e   t h a ye a r s   of   r e s e a r c e xpe r i e nc e   i r e pu t e d   U ni ve r s i t i e s   i n c l u di n N a t i on a l   U ni ve r s i t y   o f   S i ng a po r e ,   N a nya ng  T e c hn ol o gi c a l   U n i ve r s i t y,   S i ng a po r e   a n U ni v e r s i t y   o f   C a nb e r r a ,   A u s t r a l i a .   H e   ha s   m o r e   t ha n   20   pu bl i c a t i on s   i n   m a j or   i nt e r na t i o na l   j o ur n a l s   a nd   c on f e r e n c e s   t o   h i s   c r e di t .   H e   ha s   p a r t i c i p a t e d   i a   nu m b e r   o f   w or ks hop s   o B i g   da t a ,   de e l e a r n i n g,   s t a t i s t i c s .         D r .   S .   V e n i   j oi n e A m r i t a   V i s hw a   V i dy a pe e t ha m   a s   a   f a c u l t i t h e   y e a r   20 01  u nde r     t he   D e pa r t m e nt   o f   E l e c t r oni c s   a nd   C o m m un i c a t i on   E ng i ne e r i ng .   S he   i s   c u r r e n t l y   w o r k i ng   a s   A s s oc i a t e   P r o f e s s o r .   S he   r e c e i ve he r   A M I E   de g r e e   f r o m   I ns t i t ut i on  o f   E n gi ne e r s ,   C a l c ut t a ,     i n   t h e   ye a r   199 a nd   M .   E .   de g r e e   ( A pp l i e d   E l e c t r o ni c s )   f r o m   B ha r a t hi a r   U n i ve r s i t y,   C oi m ba t o r e ,   i n   t h e   y e a r   1998 .   S he   o bt a i n e d   h e r   P h.   D .   d e gr e e   i n   t he   a r e a   of   I m a g e   P r oc e s s i ng   f r o m   A m r i t a   V i s hw a   V i dy a pe e t h a m   i J a nu a r y   201 2.   H e r   a r e a s   of   i nt e r e s t   i n c l ude   S i g na l     a nd  I m a ge   P r oc e s s i ng ,   H a r dw a r e   I m p l e m e n t a t i on  o f   S i gn a l   a nd   I m a g e   P r oc e s s i n A l gor i t h m s .   S he   h a s   pub l i s he n e a r l y   50   pa pe r s   i i n t e r na t i ona l   j ou r n a l s   a nd  c onf e r e nc e s .   S he   ha s   r e c e i ve d   be s t   p a pe r   a w a r f ou r   t i m e s   f o r   t h e   p a pe r s   s he   ha d   p r e s e n t e d   i n   t he   c on f e r e n c e s . .   S he   i s     a n   A s s oc i a t e   M e m be r   i n   t he   I ns t i t u t i o n   of   E ng i ne e r s ,   M e m b e r   i n   I S T E ,   M e m be r   i n   I E T E ,   B O S   m e m b e r ,   D oc t o r a l   C om m i t t e e   M e m be r   ( A m r i t a   V i s hw a   V i dy a pe e t h a m ,   A nn a   U ni ve r s i t y ,   K a r un ya   U n i v e r s i t a nd  K e r a l a   A g r i c ul t u r a l   U n i ve r s i t y) ,   A c a de m i c   C o m m u ni t M e m b e r   i n   I nt e r n a t i o na l   C ong r e s s   f or   g l o ba l   S c i e n c e   a nd   T e c hno l og y   ( I C G S T ) .   S he   h a s   s e r ve d   a s     a   r e v i e w e r   a nd   s e s s i on   c ha i r   i n   t he   I nt e r na t i o na l   c on f e r e n c e s ,   r e v i e w e r   i n   r e pu t e d   j ou r na l s   l i ke   I nde r s c i e nc e   a nd   I E T   I m a ge   P r oc e s s i n g.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.