17、ReferEmo：一种用于多标签情感分类的指代性准多模态模型

ReferEmo：一种用于多标签情感分类的指代性准多模态模型

1. 引言

情感分类是自然语言处理（NLP）领域的重要任务之一，旨在自动识别和分类文本中表达的情感。随着社交媒体、评论平台和在线论坛的普及，多标签情感分类逐渐成为研究热点。传统的单标签情感分类方法难以应对复杂的多标签情感表达，因此需要更先进的模型和技术来解决这个问题。

ReferEmo模型是一种创新的多标签情感分类方法，它结合了文本和上下文信息，利用准多模态技术，显著提升了分类的准确性。本文将详细介绍ReferEmo模型的设计原理、应用场景及其优势。

2. ReferEmo模型简介

ReferEmo模型的核心思想是通过结合文本和上下文信息，构建一个能够理解复杂情感表达的多标签分类器。该模型不仅考虑了文本本身的特征，还引入了外部信息（如用户画像、上下文环境等），以增强模型的表现力。

2.1 模型架构

ReferEmo模型的主要架构如图1所示，分为三个主要模块：输入处理模块、特征提取模块和分类模块。

graph TD;
    A[输入处理模块] --> B(特征提取模块);
    B --> C[分类模块];
    A -->|文本| D[文本预处理];
    A -->|上下文| E[上下文提取];
    B -->|文本特征| F[文本特征提取];
    B -->|上下文特征| G[上下文特征提取];
    C -->|多标签输出| H[情感分类结果];

2.1.1 输入处