检索结果-南通市图书馆

数据分析与知识发现 2024年

作者：穰雨辰马静南京航空航天大学经济与管理学院

[目的]为了减小模态间差异，加强模态间的关联性，让模型能够精准地把握多模态数据中蕴藏的情感倾向，提升情感分析效果。 [方法]针对文本模态，原始文本数据在补充了图像字幕后使用RoBERTa预训练模型进行文本特征提取。针对图像模态，... 详细信息

[目的]为了减小模态间差异，加强模态间的关联性，让模型能够精准地把握多模态数据中蕴藏的情感倾向，提升情感分析效果。 [方法]针对文本模态，原始文本数据在补充了图像字幕后使用RoBERTa预训练模型进行文本特征提取。针对图像模态，使用ClipVisionModel提取图像特征。将分别提取出的文本、图像特征通过以多模态Transformer为主的多模态对齐层得到增强的融合特征，最后把多模态融合特征输入多层感知机进行情感识别分类。 [结果]本文提出的模型在MVSA-Multiple数据集上的准确率和F1值分别达到71.78%和68.97%，高于所有基线模型。本文模型相比于基线模型中的最优表现，准确率和F1值分别提高了1.78%和0.07%。 [局限]未能使用更多的数据集检验模型表现。 [结论]本文提出的模型有效的促进了模态间的融合，获得了更好的融合表征，提升了情感分析效果。

关键词：多模态情感分析图像字幕模态融合

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