基于co-attention机制的多模态在线评论情感深度分析

作者：熊佳俣; 林欣荣; 兰恭瑞; 周怡昕; 夏爽

来源：信息技术与信息化, 2023, (10): 8-12.

DOI：10.3969/j.issn.1672-9528.2023.10.002

• 注意力机制
• 在线评论
• 深度学习
• 情感分析
• 多模态融合

近年来，随着在线评论的多模态化，单模态情感分析模型难以满足大量涌现的图文评论情感分析的需求。同时，在多模态情感分析领域，现有模型少有考虑不同模态数据特征之间的交互信息。针对以上问题，提出一种基于co-attention机制的多模态在线评论情感分析模型，构建VGG-16视觉编码器和LSTM文本编码器，通过协同注意力机制获取多模态融合特征，实现图片-文本型在线评论情感分析。在multiZOL数据集和现实数据集上的实验结果表明，所提出的模型能够更好捕捉不同模态信息间的依赖关系，相比于现有情感分析模型具有更高的准确性和鲁棒性。

• 单位
  合肥工业大学