（十八）：基于图文融合的情感分析研究综述

最新推荐文章于 2025-05-01 23:58:17 发布
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分类专栏： “情感分析”研究方向论文-精读总结
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37486501/article/details/116562621
本文概述了图文情感分析的研究，包括常用数据库如Flickr、VCGI等，文本和图片情感分析方法，以及特征层融合的Baseline模型。文章指出数据集大小限制、用户差异忽视、模态交互不足和社交媒体主观性带来的挑战。

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文献阅读（十八）：基于图文融合的情感分析研究综述

  • 主要内容：包含情感分析数据库；融合的Baseline参考文献；挑战：将两个模态信息互相补充、互为印证，进而建立更完善的图文融合情感分析模型。研究图片与文本二者的相关性与异性，提升情感分析的准确率。

1 图文情感分析数据库

1.1 Flickr 数据集
1.2 VCGI及 VCGII数据集
1.3 MVSO数据集
1.4 MVSA数据集
1.5 Yelp数据集
1.6 Multi-ZOL 数据集
1.7 基于文本与表情的 Twitter 数据集
1.8 Task-4 数据集

2 文本及图片的情感分析

2.1 文本情感分析

2.2 图片情感分析

3 图文特征融合

融合方式主要分为特征层融合、决策层融合和一致性回归融合三种。
在这里插入图片描述

3.1 特征层融合（Baseline）

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情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。该领域的开始和快速发展与社交媒体的发展相一致，如评论、论坛、博客、微博、推特和社交网络，因为这是人类历史上第一次拥有如此海量的以数字形式记录的观点数据。早在 2000 年，情感分析就成为 NLP 中最活跃的研究领域之一。它在数据挖掘、Web 挖掘、文本挖掘和信息检索方面得到了广泛的...
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如何基于先验知识进行图文特征融合
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基于先验知识进行图文特征融合可以通过以下步骤实现： 1. 确定先验知识：首先，需要明确图像和文本数据之间的关联，以及在特定领域或任务中的先验知识。这可以通过与领域专家的讨论、文献研究或数据分析来获取。例如，如果任务是图像描述生成，先验知识可以包括图像中常见的对象、场景和语义信息。 2. 特征提取：对图像和文本数据分别进行特征提取。对于图像，可以使用卷积神经网络（CNN）或预训练的图像特征提取器（如ResNet、VGG等）来提取视觉特征。对于文本，可以使用词袋模型、词嵌入（如Word2Vec、GloVe）或文本卷积神经网络（Text CNN）来提取文本特征。 3. 特征融合：将图像和文本特征进行融合。根据先验知识，可以选择合适的融合策略。一种常见的方法是使用加权求和，其中权重可以根据先验知识来设定，以反映不同模态的重要性。另一种方法是使用特定模型或算法（如多模态融合网络、矩阵分解等）来学习融合权重或进行特征融合。 4. 模型训练和评估：使用融合后的特征作为输入，训练模型来解决具体的任务，例如图像分类、文本分类或图像描述生成。根据任务的需求，选择适当的模型，如支持向量机（SVM）、逻辑回归（Logistic Regression）、循环神经网络（RNN）等，并进行模型训练和评估。 5. 结果解释和优化：根据任务的结果和性能指标，对融合方法进行解释和优化。根据先验知识的反馈，调整特征融合的策略、权重或模型架构，以进一步提高性能。 通过基于先验知识进行图文特征融合，可以充分利用领域专家的知识和经验，提高融合结果的准确性和可解释性。这种方法可以在很大程度上提升图文数据的分析和应用能力。
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