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近年來，越來越多的人熱衷于在社交媒體上同時用圖片和文本等媒體形式表達自己的感受與看法，使得以圖片和文本為主要內容的多模態數據不斷増長。相比單模態數據，多模態數據包含的信息更豐富，更能揭示用戶的真實情感。對這些海量多模態數據的情感進行分析有助于更妤地理解人們的態度和觀點，具有廣泛的應用場景。為了解決多模態情感分類任務中的信息冗余的問題，在張量融合方案的基礎上，提出了一種基于注意力神經網絡的多模態情感分析方法。該方法構造了基于注意力神經網絡的文本特征提取模型和圖像特征提取模型，突岀了圖像情感信息關鍵區堿和包含情感信息的單詞，使得各單模態特征表達更簡練精確。將各模態的張量積作為多模態欻據的聯合特征表達，采用主成分分析法剔除聯合特征的冗佘信息，進而使用支持向量機獲取多模態數據的情感類別。在兩個真實的 Twitter圖文數據集上對所提模型進行了評估，實驗結釆表明，與其他情感分類模型相比，該方法在分類準確率、召回率、FⅠ指標和準確率上都有較大的提升。
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