基于多模态深度学习的旅游评论反讽识别研究
2022-01-28分类号:F592;TP391.41;TP391.1
【部门】湖北工业大学经济与管理学院
【摘要】[目的/意义]反讽作为一种隐性而间接的情感表达方式,在社交评论中被广泛使用,正确识别用户的反讽情感对于网络平台和服务商具有重要意义。[方法/过程]本文基于深度学习构建多模态反讽识别模型,以在线旅游评论为例,运用深度学习模型分别提取文本、表情符号和图片的特征向量,通过不同的特征融合方式进行反讽识别。[结果/结论]通过与单模态反讽识别模型进行对比实验,发现本文提出的多模态旅游评论反讽识别模型在准确率、召回率等指标上的结果更优,验证了多模态模型比单模态模型反讽识别效果更佳的结论。
【关键词】多模态 深度学习 模态融合 旅游 反讽识别
【基金】国家自然科学基金面上项目“移动社交网络环境下基于情景化偏好的用户行为感知与自适应建模研究”(项目编号:71573073);; 湖北省科技厅软科学项目“湖北省高新技术产业集群创新主体培育研究”(项目编号:2019ADC031)的研究成果
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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