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近年來(lái)，越來(lái)越多的人熱衷于在社交媒體上同時(shí)用圖片和文本等媒體形式表達(dá)自己的感受與看法，使得以圖片和文本為主要內(nèi)容的多模態(tài)數(shù)據(jù)不斷増長(zhǎng)。相比單模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包含的信息更豐富，更能揭示用戶的真實(shí)情感。對(duì)這些海量多模態(tài)數(shù)據(jù)的情感進(jìn)行分析有助于更妤地理解人們的態(tài)度和觀點(diǎn)，具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。為了解決多模態(tài)情感分類任務(wù)中的信息冗余的問(wèn)題，在張量融合方案的基礎(chǔ)上，提出了一種基于注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)情感分析方法。該方法構(gòu)造了基于注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本特征提取模型和圖像特征提取模型，突岀了圖像情感信息關(guān)鍵區(qū)堿和包含情感信息的單詞，使得各單模態(tài)特征表達(dá)更簡(jiǎn)練精確。將各模態(tài)的張量積作為多模態(tài)欻據(jù)的聯(lián)合特征表達(dá)，采用主成分分析法剔除聯(lián)合特征的冗佘信息，進(jìn)而使用支持向量機(jī)獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)的情感類別。在兩個(gè)真實(shí)的 Twitter圖文數(shù)據(jù)集上對(duì)所提模型進(jìn)行了評(píng)估，實(shí)驗(yàn)結(jié)釆表明，與其他情感分類模型相比，該方法在分類準(zhǔn)確率、召回率、FⅠ指標(biāo)和準(zhǔn)確率上都有較大的提升。
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