基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖文融合媒體情感預(yù)測
本文關(guān)鍵詞:基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖文融合媒體情感預(yù)測
更多相關(guān)文章: 社交媒體 多媒體 情感分析 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【摘要】:近年來,用戶在社交媒體上越來越多地使用多媒體內(nèi)容來分享經(jīng)歷和表達(dá)情緒。相比單獨的文本和圖像,融合文本和圖像的多媒體內(nèi)容能夠更為充分地揭示用戶的真實情感。針對單一文本或圖像的情感不明顯問題,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的圖文融合媒體的情感分析方法。該方法融合圖像特征與三個不同級別(詞語級、短語級和句子級)的文本特征構(gòu)建CNN模型,以分析比較不同層次的語義特征對情感預(yù)測的影響。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,通過捕捉文本情感特征和圖像情感特征之間的內(nèi)部聯(lián)系,可以更準(zhǔn)確地實現(xiàn)對圖文融合媒體情感的預(yù)測。
【作者單位】: 桂林電子科技大學(xué)廣西可信軟件重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】: 社交媒體 多媒體 情感分析 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】:廣西可信軟件重點實驗室基金資助項目(kx201503) 廣西研究生教育創(chuàng)新計劃資助項目(YCSZ2015147) 廣西高等學(xué)校高水平創(chuàng)新團(tuán)隊及卓越學(xué)者計劃項目~~
【分類號】:TP391.41;TP183
【正文快照】: 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)用戶在微博等各種社交網(wǎng)絡(luò)上分享經(jīng)歷以及參與討論熱點事件和話題,社交網(wǎng)絡(luò)已成為人們發(fā)表觀點和抒發(fā)情緒的重要平臺。通過分析用戶發(fā)布的微博和產(chǎn)品評論等挖掘用戶觀點和情感傾向,可以更好地理解用戶行為[1]和預(yù)測市場趨勢[2-3],
【相似文獻(xiàn)】
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8 曾U喺,
本文編號:539766
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