融合多种特征的图文微博情感分析。

简介：
现有的微博情感分析技术已开始关注微博文本与图片之间的相互补充关系，然而，其对用户情感表达的细微差别以及微博内容中除文字之外的其他特征的重视程度仍然不足。因此，本文提出了一种融合多种特征的图文微博情感分析方法。具体而言，首先，我们构建了一个文本情感分类模型，该模型旨在将能够有力指示情感的内容特征以及用户相关信息与微博中的每个句子进行整合。随后，我们设计并构建了一个基于参数迁移和微调的图片情感分类模型。最后，我们设计了一种巧妙的特征层和决策层融合机制，用于将文本和图片的情感分类模型有效地结合起来。实验结果充分表明，通过整合内容特征和用户特征，能够显著增强模型在捕捉情感语义方面的能力，并在一系列关键性能指标上均展现出优异的表现。由此构建的图文情感分类模型以及所采用的融合方法能够显著提升整体性能水平。