基于多层语义融合的图文信息情感分类研究.docx

本文主要探讨的是基于多层语义融合的社交媒体图文信息情感分类方法。随着互联网的快速发展，社交媒体平台上的图文信息成为用户表达情感的重要方式。这种图文结合的数据类型包含了丰富的信息，并具有双向语义关联性和互补性。双向语义关联性指的是文本描述与图片内容在语义上相互对应，如示例中“dirty desk”与脏乱的桌子图片的对应；互补性则是指图片和文本分别携带对方缺失的语义信息，如“love”情感无法仅通过图片理解，而优雅环境无法仅通过文字传达。 目前，情感分类主要分为正负向和细粒度两种分类方式。对于社交媒体情感分析，早期研究主要关注文本数据，随着图像分享的流行，图片情感分析也受到关注。然而，图文信息的情感分析还处在初级阶段，多数研究仅停留在特征级或决策级融合，未能充分利用图文的语义关系。部分文献尝试混合融合方法，但模型性能仍有提升空间。 文本情感分类是情感分析的基础，已经发展出多种方法。基于情感词典的方法通过匹配情感词典来判断情感倾向，但准确率受限于词典的质量。基于传统机器学习的方法通过提取特征和训练分类器实现情感分类，需要大量标注数据。基于深度学习的方法，如神经网络，已经在文本情感分析中展现出强大的能力，能够自动学习特征并进行高效的情感分类，但同样需要大量数据训练。 针对图文信息的情感分类，本文提出的多层语义融合模型旨在充分挖掘图文数据的双向关联性和互补性，以提高情感分类的准确性。该模型可能涉及深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），用于分别处理图像和文本数据，再通过多层融合机制整合两者的语义信息，赋予不同区域和词汇相应的情感权重，以实现更精准的情感分类。 这项研究致力于解决社交媒体图文数据情感分析的挑战，通过多层语义融合策略，有望提高情感分类模型的性能，为舆情分析、市场研究等领域提供更准确的公众情感洞察。未来的研究可能会进一步探索更复杂的融合策略，以及如何有效地利用无监督学习或半监督学习减少对标注数据的依赖。