Augmented Reality for the Abstract Paintings: Application Scenarios, Semantic Similarity Analysis and Case Study

Golembovska, Olena; Kharchenko, Vyacheslav; Shostak, Igor; Danova, Mariia; Feoktystova, Olena; Plietnov, Vladyslav

doi:10.1109/idaacs.2019.8924411

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 5 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Підхід BERT, заснований на глибокому навчанні, дозволяє проводити більш контекстуальний аналіз відгуків, визначаючи "слова-маркери" -ключові терміни, які мають важливе значення або сенс, пов'язані з досвідом відвідувачів. Поєднання LDA та BERT забезпечує комплексний інструментарій для аналізу текстових відгуків від інтерактивних мистецьких інсталяцій, сценарії яких проаналізовано в [1,2]. Результатом є глибше розуміння досвіду відвідувачів, їхніх емоційних реакцій та елементів інсталяцій, які резонують з ними найсильніше.…”

Section: вступ підхід до аналізу вербальних відгуківunclassified

Метод Семантичного Аналізу Даних Для Визначення Маркерних Слів При Обробленні Результатів Оцінки Візиторів В Інтерактивному Мистецтві

Narozhnyi,

Kharchenko

2024

CNCS

View full text Add to dashboard Cite

Предметом дослідження є поглиблений семантичний аналіз даних, що базується на інтеграції методологій латентного розподілу Діріхле (LDA) та двонаправленого кодувального представлення з трансформаторів (BERT). Це дослідження зосереджується на обробленні текстових даних, зокрема, оцінок відвідувачів інтерактивного мистецтва, для визначення слів-маркерів, які виділяють ключові емоційні та тематичні елементи. Мета: поглибити розуміння досвіду та сприйняття відвідувачами інтерактивних мистецьких інсталяцій шляхом визначення значущих слів-маркерів за допомогою комбінованого підходу LDA та BERT. Це комплексування має на меті охопити як загальний тематичний зміст, так і нюансований контекст зворотного зв'язку. Завдання: збір та попередня обробка текстових даних – оцінок відвідувачів, що складається з етапів токенізації, нормалізації та лематизації з впровадження LDA для виокремлення поширених тем із зібраних даних, що надає уявлення про основні теми, присутні у відгуках відвідувачів; інтеграція BERT для аналізу контекстуальних нюансів і виведення глибших значень з окремих слів у відгуках; поєднання результатів LDA та BERT для створення комплексного розуміння текстових даних, фокусуючись на виявленні найбільш значущих слів-маркерів. Досягнуто такі результати: виконано успішне виокремлення ключових тем з оцінок відвідувачів за допомогою LDA, що дозволило виявити широкі тематичні категорії, присутні у відгуках; запропоновано підхід глибокого навчання BERT, що забезпечив нюансовані контекстні вбудовування, підкреслюючи конкретні емоції та настрої, висловлені відвідувачами; здійснено інтеграцію результатів LDA та BERT, що надало багатий набір слів-маркерів, які ефективно відображають суть досвіду та сприйняття відвідувачами інтерактивного мистецтва; покращено точність і глибина аналізу у визначенні ключових емоційних і тематичних елементів, про що свідчить узгодженість і релевантність слів-маркерів відносно оцінок відвідувачів. Висновки: інтеграція LDA та BERT для семантичного аналізу даних в інтерактивних мистецьких контекстах демонструє потужний підхід для розуміння складних відгуків відвідувачів. Цей метод забезпечує дворівневий аналіз, де LDA пропонує розуміння загальних тем, а BERT сприяє детальному контекстуальному розумінню. Дослідження успішно визначає конкретні слова-маркери, які ефективно передають суть вражень та оцінок відвідувачів. Ця методологія може бути корисною для художників, кураторів та дослідників у вимірюванні публічної рецепції та покращенні інтерактивного мистецького досвіду. Адаптивність методології створює реальні перспективи її застосування в інших сферах, де потрібен детальний семантичний аналіз текстових відгуків.

show abstract

Section: вступ підхід до аналізу вербальних відгуківunclassified