基于视觉的网络舆情事件中网民情感分析研究

作     者：范涛 王昊 林克柔 刘渊晨 Fan Tao;Wang Hao;Lin Kerou;Liu Yuanchen

作者机构：南京大学信息管理学院江苏210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023 

基　　金：国家自然科学基金“突发事件网民负面情感的模型检测研究”(批准号:71774084) 南京大学文科青年跨学科团队专项“面向人文计算的方志文本的语义分析和知识图谱研究”的研究成果 南京大学“仲英青年学者”(Tang Schloar)等人才培养计划的支持 江苏青年社科英才 

出 版 物：《情报资料工作》 (Information and Documentation Services)

年 卷 期：2022年第43卷第4期

页      码：83-91页

摘      要：[目的/意义]当前网络舆情事件中网民情感分析研究多聚焦于文本、文本结合图片和视频等内容,缺乏针对图片的探讨。同时,视觉情感分析中多视觉语义特征融合缺乏相应的理论指导。[方法/过程]文章借鉴多模态融合思想,以此作为多视觉语义特征融合的理论指导,按照特征层融合、中间层融合、决策层融合和混合融合策略,以在ImageNet数据集中预训练的VGG19模型和Xception模型为基础,设计对应的网络舆情视觉情感分析模型。[结果/结论]文章将提出的模型在网络舆情图片数据集中展开实证研究,并同基线模型做对比。实验结果表明我们提出的基于决策层融合的网络舆情视觉情感分析模型表现最佳。为增强模型的可解释性,本文对网络舆情视觉情感分析模型中卷积层的输出进行了可视化分析。

主 题 词：网络舆情 网民情感分析 视觉情感分析 迁移学习 卷积神经网络 

学科分类：050302[050302] 050301[050301] 05[文学] 0503[文学-新闻传播学类] 

核心收录：

D　O　I：10.12154/j.qbzlgz.2022.04.009

馆 藏 号：203113631...