面向微博的跨媒体情感分类技术研究

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1、modelemploysfeature-leVel如sionanddecision-leVelfusionmethodstocombinetexts锄dimagesbaSedonbag—of二、vordsteXtfeaturesandimagesentimemsematicfeatures．OursolvesmeexpressionmarmerchangeisSuesinsomedegreeby如singtextinf0肌ationandimageinfbmlation．IIlmes锄etime

2、，imageinfo硼ationcompensatefor也eshortageoftextinfo珊ationtosomeextent．Expe曲nentsvalidatematthecross—mediaperfbnnsbetterthanthetraditionalteXt-baSedmodel．Thispaperfullllercompares缸lefeanJre-leVelfusionmetllodanddecision—levelfusionme也odonimagefea_turean

3、dtextfbaturecombiIlation．Eb【perimentsshowthatmedecision一1eVel如sionmethodacmeVeslligheraccuracymanthef色ature一1eVel向sionme幽od．KeyWords：MicmbIogsentimentclassification；rI、opicreleVantmodel；Cross。mediaFeaturemsion目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．2研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．2．1文本情感分析研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．21．2．2图像情感分析研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．41．3本文的研究内容及创新点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．61．4本文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7第二章微博相关特性及情感分析技术⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．．92．1微博相关特性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．92．2文本情感分析相关技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．102．2．1文本预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

5、⋯⋯．．102．2．2基于情感词典的无监督情感分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．122．2．3基于机器学习的有监督情感分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．132．3图像情感分析相关技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．182．3．1颜色特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯．⋯⋯⋯．182．3．2纹理特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．192．3．3视觉词袋特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯202．3．4SentiBank语义特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20第三章基于话题相关性模型的图像情感语义特征表示⋯⋯⋯233．1引言⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．233．2基于话慝相关性模型的图像情感语义特征表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯．263．2．1话题相关性模型构建流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．263．2．2基于话题模型和背景模型的相关性模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．273．2．3基于话题相关性模型的图像情感分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．293．3实验结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．293．3．1数据集构建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．293．3．2评测方法及评价指标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯303．3．3图像情感分类效果⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

7、⋯．313．3．4实验案例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯353．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．37第四章基于文本和图像信息融合的情感倾向性分类模型⋯⋯．394．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．394．2文本特征抽取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．414．2．1多信息结合的文本词袋特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯414．2．2特征选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．434．3图像特征抽取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．454．4结合文本和图像的跨媒体特征融合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

8、．454．4．1特征层融合模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．454．2．2决策层融合模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．464．5实验结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．524．5．1实验数据集构建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．524．5．2实验设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．534．5．3实验结果展示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯534．5．4实验案例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯574．6本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．59第五章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。．615．1