【摘 要】
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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
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,桂林海威科技股份有限公司综合部,广东工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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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)
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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
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