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一种基于多模态超图学习的微博情感预测方法

摘要

一种基于多模态超图学习的微博情感预测方法,属于多模态情感分析领域。针对在微博多通道内容上的情感预测中存在的问题,提供一种基于多模态超图学习的微博情感预测方法。包括以下步骤:1)提取微博多模态特征;2)计算微博间距离;3)构建多模态超图模型;4)超图学习。更好关联不同的模态解决模态间的独立性,在微博情感预测上有比较好的效果。

著录项

  • 公开/公告号CN106776554A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-05-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 厦门大学;

    申请/专利号CN201611128388.9

  • 发明设计人 纪荣嵘;曹冬林;陈福海;

    申请日2016-12-09

  • 分类号G06F17/27(20060101);G06F17/30(20060101);G06Q50/00(20120101);

  • 代理机构厦门南强之路专利事务所(普通合伙);

  • 代理人马应森

  • 地址 361005 福建省厦门市思明南路422号

  • 入库时间 2023-06-19 02:23:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-06-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/27 申请日:20161209

    实质审查的生效

  • 2017-05-31

    公开

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