图文融合的微博情感分析方法

摘要：

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FCN N;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.

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

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西自然科学基金项目2014GXNSFAA118395;广西高校图像图形智能处理重点实验室研究基金项目GIIP201706;国家自然科学基金项目61763007;广西自然科学基金重点基金项目2017GXNSFDA198028;桂林电子科技大学研究生教育创新计划基金项目2016YJCX72;桂林电子科技大学研究生教育创新计划基金项目2017YJCX50

在线出版日期：2019-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1099-1105