图片情感分析研究综述

[目的/意义]基于图片的情感分析已逐渐成为情感分析的潜在研究热点。本文回顾与总结了图片情感分析的历史与现状,有助于相关研究工作的推进。[研究设计/方法]从传统的视觉情感分析方法和深度学习两个方向对图片情感分析相关研究的技术方法进行梳理并评述。[结论/发现]随着图片情感分析粒度的细化,进一步的研究方向在于深度学习算法和标注方式的优化;同时,加快带有情感标签图片数据集的开放进程,可以更好地推动研究者在此领域研究的不断深入。[创新/价值]深入梳理了图片情感分析现阶段的研究重点与未来发展方向,为该领域进一步研究提供相关借鉴。

关于社交媒体中图片与文字关联模型的情感计算

网民在微博上表达自己的意见,描绘个人的情绪,形成了海量的情感文本信息。这些情感文本信息具有非常大的挖掘价值,通过情感分析技术来分析这些情感文本,得出文本的情感倾向性,其不仅有一定的商业价值,还对社会的稳定有所帮助。微博发表评论时的配图一定程度上可以看做是与情感文本是相匹配的。以文本情感为条件可以进一步挖掘对应图片的情感特征,对图片情感特征进行总结学习。