The bag of words (BoW) representati

The bag of words (BoW) representation
was used, with 10,000 keywords and word stems selected
from the online lexicons LIWC and Harvard General Inquirer,
and were reduced to a 125 dimensional feature vector
representing dierent emotional categories. Early fusion was
employed with utterance-level acoustic features, and classi-
ed using an RBF-kernel SVM. The addition of linguistic

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถุงของแสดงคำ (โบว์)ใช้ กับ 10,000 คำหลัก และคำลำต้นที่เลือกจาก lexicons ออนไลน์ LIWC และฮาร์วาร์ดเรอทั่วไปและถูกลดไปเวกเตอร์มิติคุณลักษณะ 125แทน di ระหว่างการผลิตประเภทอารมณ์ เป็นต้นรวมใช้คุณลักษณะเสียงระดับ utterance และ classi- ed ใช้ SVM มีเคอร์เนล RBF การเพิ่มภาษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ถุงของคำ (โบว์) ตัวแทน
ถูกนำมาใช้กับ 10,000 คำและคำลำต้นเลือก
จาก LIWC คำศัพท์ออนไลน์และฮาร์วาร์ทั่วไปไควเรอร์
และถูกลดลงไปเวกเตอร์ 125 คุณลักษณะมิติ
ที่เป็นตัวแทนของดิ? ต่างกันประเภทอารมณ์ ฟิวชั่นในช่วงต้นได้รับการ
จ้างงานที่มีคุณสมบัติอะคูสติกระดับคำพูดและ classi-
เอ็ดใช้ SVM RBF เคอร์เนล นอกเหนือจากภาษา