【摘 要】
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现有网民情感识别研究多基于文本这一单模态,缺乏结合网民所发的文本及附带的图片来识别网民情感的研究。本文基于深度学习设计多模态融合网民情感识别模型,利用词向量模型对
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院,中国科学院科技战略咨询研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金“突发事件网民负面情感的模型检测研究”(71774084)、“基于时间感知模型的学术主题检索与演化挖掘研究”(71503124);国家社会科学基金“基于社会网络分析的网络舆情主题发现研究”(15BTQ063)的成果之一
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现有网民情感识别研究多基于文本这一单模态,缺乏结合网民所发的文本及附带的图片来识别网民情感的研究。本文基于深度学习设计多模态融合网民情感识别模型,利用词向量模型对文本进行表示,并构建BiLSTMs模型提取文本情感特征,构建基于迁移学习的微调CNNs提取图片情感特征;将提取的文本和图片情感特征进行特征层融合后,输入至SVM中,实现多模态融合网民情感识别,同时将构建的多模态融合网民情感识别模型(DNNs-SVM)与设计的基线模型做实验效果对比,基线模型分别是word2vec+BiLSTMs、BERT+BiLS
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