TF-MVSA: multimodal video Sentiment analysis tool using transfer learning (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARCACINI, RICARDO MARCONDES - ICMC ; TOMITA, VICTOR AKIHITO KAMADA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/webmedia_estendido.2023.235544
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; RECONHECIMENTO DE IMAGEM; EMOÇÕES
- Keywords: video sentiment analysis; transfer learning; multimodal learning
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Anais Estendidos
- ISSN: 2596-1683
- Conference titles: Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web - WebMedia
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
TOMITA, Victor Akihito Kamada e MARCACINI, Ricardo Marcondes. TF-MVSA: multimodal video Sentiment analysis tool using transfer learning. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/webmedia_estendido.2023.235544. Acesso em: 16 abr. 2026. -
APA
Tomita, V. A. K., & Marcacini, R. M. (2023). TF-MVSA: multimodal video Sentiment analysis tool using transfer learning. In Anais Estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/webmedia_estendido.2023.235544 -
NLM
Tomita VAK, Marcacini RM. TF-MVSA: multimodal video Sentiment analysis tool using transfer learning [Internet]. Anais Estendidos. 2023 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia_estendido.2023.235544 -
Vancouver
Tomita VAK, Marcacini RM. TF-MVSA: multimodal video Sentiment analysis tool using transfer learning [Internet]. Anais Estendidos. 2023 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia_estendido.2023.235544 - Pseudo-labeling domain adaptation using multi-model learning
- Weak supervision for question and answering sentiment analysis
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- Multi-Representation Learning for Domain Adaptation in Machine Learning Applications
- MApp-IDEA: design and architecture of the analytical data exploration tool from app reviews
- Named Entity Recognition approaches applied to legal document segmentation
- Opinion mining for App reviews: identifying and prioritizing emerging issues for software maintenance and evolution
- Characterization of co-authorship networks of CNPq productivity fellows: an approach based on data science
- iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews
- Monitoring temporal dynamics of issues in crowdsourced user reviews and their impact on mobile App updates
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