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图文融合的微博情感分析方法 被引量:13
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作者 缪裕青 汪俊宏 +2 位作者 刘同来 周明 武继刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第4期1099-1105,共7页
为解决单独基于文本或图片的情感分析方法不能充分挖掘微博用户情感的问题,提出一种图文融合的微博情感分析方法。对大规模图片数据集上预训练的CNN模型参数进行迁移,以微调的方式训练图片情感分类模型FCNN;通过训练词向量模型将文本表... 为解决单独基于文本或图片的情感分析方法不能充分挖掘微博用户情感的问题,提出一种图文融合的微博情感分析方法。对大规模图片数据集上预训练的CNN模型参数进行迁移,以微调的方式训练图片情感分类模型FCNN;通过训练词向量模型将文本表示为包含丰富语义信息的词向量,并输入可提取文本语义单元之间上下文特征的双向LSTM中,训练文本情感分类模型WBLSTM;根据late fusion的模型融合思想,设计模型融合公式融合FCNN模型与WBLSTM模型,进行图文融合的微博情感分析。实验结果表明,该方法比单独基于文本或图片的微博情感分析方法具有更好的情感分类效果。 展开更多
关键词 情感分析 微博 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 图文融合
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