Research on multi-modal sentiment feature learning of social media content

摘要

社交媒体已成为现代社会舆论交流和信息传递的主要平台。针对社交媒体的情感分析对于舆论监控、商业产品导向和股市预测等都具有重大应用价值。但社交媒体内容的多模态性（文本、图片等）让传统的单模态情感分析方法面临许多局限，多模态情感分析技术对跨媒体内容的理解与分析具有重大的理论价值。 多模态情感分析区别于单模态方法的关键问题在于，如何综合利用形态各异的多模态情感信息，来获取整体的情感倾向性，同时考虑单个模态本身在情感表达上的性质。针对该问题，利用社交媒体上的多模态内容在情感表达上所具有的关联性、抽象层级性的特点，提出了一套面向社交媒体的多模态情感特征学习与融合方法，实现多模态情感分析，主要内容和创新点...