정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
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| 한글제목(Korean Title) |
인기 클립 탐지를 위한 트위치 이모트 임베딩 방법 |
| 영문제목(English Title) |
An Embedding Method of Emotes for the Detection of Popular Clips on Twitch.tv |
| 저자(Author) |
송현호
박건우
차미영
Hyeonho Song
Kunwoo Park
Meeyoung Cha
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 12 PP. 1153 ~ 1161 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
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. |
영문내용
(English Abstract) |
This study presents an embedding method that effectively learns emote’s meaning in Twitch.tv to understand the audience reaction in live streaming. The proposed method first trains an embedding matrix for text and emotes, respectively, and merges the two matrices into one. Using 2,220,761 clips shared on Twitch.tv, this study conducted two experiments: clustering and clip popularity prediction. Results showed that the approach identifies emote clusters that express a similar emotion and detects popular clips. Future studies could utilize the proposed emote embedding method for the highlight prediction of a live stream. |
| 키워드(Keyword) |
실시간 스트리밍
이모트
단어 임베딩
인기 예측
live streaming
emote
word embedding
popularity prediction
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