基于卷积神经网络的图文融合媒体情感预测
来源：计算机应用杂志2016年第2期北京时间：
作者：蔡国永, 夏彬彬
单位：桂林电子科技大学 广西可信软件重点实验室, 广西 桂林 541004
摘要：近年来,用户在社交媒体上越来越多地使用多媒体内容来分享经历和表达情绪。相比单独的文本和图像,融合文本和图像的多媒体内容能够更为充分地揭示用户的真实情感。针对单一文本或图像的情感不明显问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的图文融合媒体的情感分析方法。该方法融合图像特征与三个不同级别(词语级、短语级和句子级)的文本特征构建CNN模型,以分析比较不同层次的语义特征对情感预测的影响。在真实数据集上的实验结果表明,通过捕捉文本情感特征和图像情感特征之间的内部联系,可以更准确地实现对图文融合媒体情感的预测。
关键词：社交媒体,多媒体,情感分析,卷积神经网络
基金资助：广西可信软件重点实验室基金资助项目(kx201503);广西研究生教育创新计划资助项目(YCSZ2015147);广西高等学校高水平创新团队及卓越学者计划项目。
