基于语义特征的多视图情感分类方法

• 作者: 吴钟强 商琳 张耀文
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 文本挖掘 潜在语义分析 多模态 语义特征 特征融合 特征提取
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 745-751
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5036字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201706026

摘要

情感分析也称为意见挖掘,是对文本中所包含的情感倾向进行分析的技术.目前很多情感分析工作都是基于纯文本的.而在微博上,除了文本,大量的图片信息也蕴含了丰富的情感信息.本文提出了一种基于文本和图像的多模态分类算法,通过使用潜在语义分析,将文本特征和图像特征分别映射到同维度下的语义空间,得到各自的语义特征,并用SVM-2K进行分类.利用新浪微博热门微博栏目下爬取的文字和配图的微博数据进行了实验.实验结果表明,通过融合文本和图像的语义特征,情感分类的效果好于单独使用文本特征或者图像特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	商琳	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	44	685	17.0	25.0
5	吴钟强	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	3	1.0	1.0
9	张耀文	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	3	1.0	1.0