[发明专利]一种基于深度学习的图文融合微博情感分析方法在审
| 申请号： | 201810137134.6 | 申请日： | 2018-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN108388544A | 公开（公告）日： | 2018-08-10 |
| 发明（设计）人： | 缪裕青;汪俊宏;刘同来;蔡国永;文益民;缪永进;邹魏 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/21 | 分类号： | G06F17/21;G06F17/27;G06F17/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 刘梅芳 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的图文融合微博情感分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1采集图文微博数据并进行预处理；S2提取图文微博文本情感特征；S3提取图文微博图片情感特征；S4进行图文融合微博情感分析。这种方法通过结合微博中的图片和文本，能更加准确地判断用户的情感倾向，能提高情感分析的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 微博 图文 情感分析 融合 预处理 情感倾向 情感特征 文本情感 准确率 文本 采集 学习 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的图文融合微博情感分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1采集图文微博数据并进行预处理：从微博上采集图文微博数据并进行预处理；S2提取图文微博文本情感特征：采用双向长短期记忆神经网络提取图文微博文本情感特征；S3提取图文微博图片情感特征：采用卷积神经网络提取图文微博图片情感特征；S4进行图文融合微博情感分析：融合步骤S2得到的文本情感特征和步骤S3得到的图片情感特征构建图文微博情感分类模型，进行图文融合微博情感分析。
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