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Kleinlein, RAutor (correspondencia)Luna-Jimenez, CAutor o CoautorFerreiros, JAutor o CoautorFernandez-Martinez, FAutor o Coautor

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6 de septiembre de 2021
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Artículo
Sí

Topic-Oriented Text Features Can Match Visual Deep Models of Video Memorability

Publicado en: Applied Sciences-Basel. 11 (16): 7406- - 2021-08-01 11(16), DOI: 10.3390/app11167406

Autores:

Kleinlein, Ricardo; Luna-Jimenez, Cristina; Arias-Cuadrado, David; Ferreiros, Javier; Fernandez-Martinez, Fernando
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, ETSI Telecomunicac, Informat Proc & Telecommun Ctr, Avda Complutense 30, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Not every visual media production is equally retained in memory. Recent studies have shown that the elements of an image, as well as their mutual semantic dependencies, provide a strong clue as to whether a video clip will be recalled on a second viewing or not. We believe that short textual descriptions encapsulate most of these relationships among the elements of a video, and thus they represent a rich yet concise source of information to tackle the problem of media memorability prediction. In this paper, we deepen the study of short captions as a means to convey in natural language the visual semantics of a video. We propose to use vector embeddings from a pretrained SBERT topic detection model with no adaptation as input features to a linear regression model, showing that, from such a representation, simpler algorithms can outperform deep visual models. Our results suggest that text descriptions expressed in natural language might be effective in embodying the visual semantics required to model video memorability.
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Palabras clave

BertDensenet-121Linear regressionMemoryPcaSentence-bertTopic detectionTransformerVideo memorability

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Applied Sciences-Basel debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición 39/92, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Engineering, Multidisciplinary. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Engineering (Miscellaneous).

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-27:

  • WoS: 5
  • Scopus: 9
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-27:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 5 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
    • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/87027/

    Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

    • Visualizaciones: 157
    • Descargas: 17
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    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (FAUNDEZ-CARRASCO POBLACION, RICARDO) y Último Autor (FERNANDEZ MARTINEZ, FERNANDO).

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido FAUNDEZ-CARRASCO POBLACION, RICARDO.

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    Reconocimientos ligados al ítem

    The work leading to these results has been supported by the Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness through the CAVIAR (MINECO, TEC2017-84593-C2-1-R) and AMIC (MINECO, TIN2017-85854-C4-4-R) projects (AEI/FEDER, UE). Ricardo Kleinlein's research was supported by the Spanish Ministry of Education (FPI grant PRE2018-083225).
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