基于多媒体信息的双向LSTM情感分析方法

摘要：

随着信息技术的飞速发展,智慧政务的建设在中国如火如荼地展开.为了更好地服务社会,获取舆论的情感倾向变得至关重要.然而,由于媒体数据的多样性,例如讨论话题、文本正文、正文回复以及文本字数限制等原因,人们不仅要对文本正文进行分析,还必须对文本回复、讨论话题等多样文本信息,以及诸如表情符号、社交关系等因素进行建模.遗憾的是,很少有研究工作针对推文文本的回复及多媒体信息进行建模.本文针对推文正文回复、话题以及多媒体信息,提出一种新的双向长短时记忆网络CBi-LSTM(Content Bi-LSTM)对舆论进行情感分析.实验表明,文本信息和多媒体信息的融合能显著提高情感分析的准确性.

关键词：多媒体信息、情感分析、双向长短记忆网络

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：88-92