融合注意力机制的多模态影评情感分析 |
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引用本文: | 温作前,张云华.融合注意力机制的多模态影评情感分析[J].智能计算机与应用,2023(11):44-48. |
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作者姓名: | 温作前 张云华 |
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作者单位: | 浙江理工大学信息学院 |
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摘 要: | 对影评进行情感分析有助于为用户提供更好的服务。针对单模态模型只能选择单一的语义信息和多个模态间的信息无法进行共享等问题,本文提出一种融合注意力机制的BiLSTM-VGG16的中文影评情感分析模型。首先使用BiLSTM、VGG16分别提取文本信息和图像信息的特征值,在注意力机制的作用下,突出文本中情感信息量的部分。在决策层融合文本特征和图像特征,最后使用softmax函数实现影评情感级分类。通过爬虫获取腾讯视频的评论对模型进行训练和测试。模型准确率为0.854,召回率为0.875,F值为0.854,AUC为0.861。由实验结果得出,相比于其他单模态分析模型,多模态分析模型在影视评论情感分析方面取得更好的效果。
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关 键 词: | VGG16 BiLSTM 多模态 情感分析 注意力机制 |
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