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摘要
舆情分析被广泛用于事件监测、信息预测、公众意见监测等信息安全相关领域.随着社交媒体的快速发展,Twitter、Facebook和新浪微博等社交网络已成为最主要的信息生成和传播渠道,其中包含着大量带有情绪色彩的图像与文本,对其充分挖掘可以令人更好地理解大众的观点和立场,因此被广泛用作舆论分析的数据来源.许多已有的方法直接从图像中提取特征,作为多模态分析的附加信息,这样往往容易忽略存在于图像局部的高维语义信息,例如表情、动作等.为解决上述问题,提出了一种能够结合局部语义信息的特征提取框架,以及融合视觉与文本特征的多模态情感分析方法.该方法采用图像描述的方法提取图像特征,采用多层卷积的方式提取文本特征,最后训练分类器结合这2种特征进行决策.在情感分析领域的公开数据集MAVA上的实验结果表明,该模型能够有效地挖掘图文特征,在情感分析任务中具有更好的性能.
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