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基于融合策略的突发公共卫生事件网络舆情多模态负面情感识别
被引量:
3
1
作者
曾子明
孙守强
李青青
《情报学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期611-622,共12页
突发公共卫生事件以社交媒体为阵地进行线下舆情的线上映射,而图文并茂的多模态信息成为公众情感表达的主要方式。为充分利用不同模态间的关联性和互补性,提升突发公共卫生事件网络舆情多模态负面情感识别精准度,本文构建了两阶段混合...
突发公共卫生事件以社交媒体为阵地进行线下舆情的线上映射,而图文并茂的多模态信息成为公众情感表达的主要方式。为充分利用不同模态间的关联性和互补性,提升突发公共卫生事件网络舆情多模态负面情感识别精准度,本文构建了两阶段混合融合策略驱动的多模态细粒度负面情感识别模型(two-stage,hybrid fusion strategy-driven multimodal fine-grained negative sentiment recognition model,THFMFNSR)。该模型包括多模态特征表示、特征融合、分类器和决策融合4个部分。本文通过收集新浪微博新冠肺炎的相关图文数据,验证了该模型的有效性,并抽取了最佳情感决策融合规则和分类器配置。研究结果表明,相比于文本、图像、图文特征融合的最优识别模型,本文模型在情感识别方面精确率分别提高了14.48%、12.92%、2.24%;在细粒度负面情感识别方面,精确率分别提高了22.73%、10.85%、3.34%。通过该多模态细粒度负面情感识别模型可感知舆情态势,从而辅助公共卫生部门和舆情管控部门决策。
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关键词
突发公共卫生事件
网络舆情
多模态
负面情感识别
bidirectional
encoder
representations
from
transformers(BERT)
vision
transformer(ViT)
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职称材料
题名
基于融合策略的突发公共卫生事件网络舆情多模态负面情感识别
被引量:
3
1
作者
曾子明
孙守强
李青青
机构
武汉大学信息管理学院
武汉大学信息资源研究中心
出处
《情报学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期611-622,共12页
基金
国家社会科学基金项目“面向突发公共卫生事件的网络舆情时空演化与决策支持研究”(21BTQ046)。
文摘
突发公共卫生事件以社交媒体为阵地进行线下舆情的线上映射,而图文并茂的多模态信息成为公众情感表达的主要方式。为充分利用不同模态间的关联性和互补性,提升突发公共卫生事件网络舆情多模态负面情感识别精准度,本文构建了两阶段混合融合策略驱动的多模态细粒度负面情感识别模型(two-stage,hybrid fusion strategy-driven multimodal fine-grained negative sentiment recognition model,THFMFNSR)。该模型包括多模态特征表示、特征融合、分类器和决策融合4个部分。本文通过收集新浪微博新冠肺炎的相关图文数据,验证了该模型的有效性,并抽取了最佳情感决策融合规则和分类器配置。研究结果表明,相比于文本、图像、图文特征融合的最优识别模型,本文模型在情感识别方面精确率分别提高了14.48%、12.92%、2.24%;在细粒度负面情感识别方面,精确率分别提高了22.73%、10.85%、3.34%。通过该多模态细粒度负面情感识别模型可感知舆情态势,从而辅助公共卫生部门和舆情管控部门决策。
关键词
突发公共卫生事件
网络舆情
多模态
负面情感识别
bidirectional
encoder
representations
from
transformers(BERT)
vision
transformer(ViT)
Keywords
public health emergencies
online public opinion
multimodal
negative sentiment recognition
BERT
ViT
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于融合策略的突发公共卫生事件网络舆情多模态负面情感识别
曾子明
孙守强
李青青
《情报学报》
CSCD
北大核心
2023
3
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