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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明公开了一种基于深度技术集成的多模态网络舆情情感分析方法，本发明首先使用BERT、Facet以及COVAREP来获取每个模态的特征表示，然后通过StackedBiLSTM进一步提取和整合每个模态内部的深度特征，进而构建多模态网络舆情图，并在所构建的图中使用GCN生成文本‑图像融合特征和文本‑音频融合特征，最后将这两种特征进行串联，并通过全连接进行分类输出。本发明对多模态网络舆情数据实现了很好的情感分析，可以帮助政府、企业和机构了解公众对特定事件、产品或品牌的情感态度，从而更加精确地制定策略和行动方案，增强组织的持续发展潜力。
主权项：1.一种基于深度技术集成的多模态网络舆情情感分析方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：使用BERT模型、Facet以及COVAREP分别提取文本模态、图像模态和音频模态的初始特征；S2：使用堆叠的双向长短期记忆网络StackedBiLSTM来对多模态数据进行分析，从而提取三个模态的深度特征；S3：通过串联的方式将不同模态的特征进行融合，以形成文本-图像和文本-音频新特征；S4：构建了多模态网络舆情图结构，使用GCN生成图文融合特征和音文融合特征，从而实现模态内部的特征传递和融合；S5：将图文融合特征和音文融合特征进行串联，并通过全连接进行分类输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于深度技术集成的多模态网络舆情情感分析方法
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