基于视觉的网络舆情事件中网民情感分析研究

摘要：

[目的/意义]当前网络舆情事件中网民情感分析研究多聚焦于文本、文本结合图片和视频等内容,缺乏针对图片的探讨.同时,视觉情感分析中多视觉语义特征融合缺乏相应的理论指导.[方法/过程]文章借鉴多模态融合思想,以此作为多视觉语义特征融合的理论指导,按照特征层融合、中间层融合、决策层融合和混合融合策略,以在ImageNet数据集中预训练的VGG19模型和Xception模型为基础,设计对应的网络舆情视觉情感分析模型.[结果/结论]文章将提出的模型在网络舆情图片数据集中展开实证研究,并同基线模型做对比.实验结果表明我们提出的基于决策层融合的网络舆情视觉情感分析模型表现最佳.为增强模型的可解释性,本文对网络舆情视觉情感分析模型中卷积层的输出进行了可视化分析.

关键词：网络舆情、网民情感分析、视觉情感分析、迁移学习、卷积神经网络

所属期刊栏目：43

分类号：TP391;R318;F592.1

在线出版日期：2022-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：83-91