摘要
本发明涉及情感分析技术领域,且公开了一种融合文本和图像的多模态情感分析方法,本发明通过整合文本与图像这两种不同模态的信息,有效地避免了单一模态分析可能带来的片面性和局限性,将这两种模态的信息进行融合,能够更准确地捕捉用户情感的完整面貌;该方法不仅判断情感的正负极性,即区分用户的情感是积极还是消极,还进一步对情感强度进行了量化处理;这种量化处理使得情感分析的结果更加具体、可衡量,有助于更深入地理解用户的情感状态;同时,该方法还基于时间序列揭示了情感的变化趋势,为用户情绪的动态变化提供了直观且有力的数据支撑。
技术关键词
情感分析方法
多头注意力机制
图文
深度学习模型
情感词典
文本内容特征
图像内容特征
情感分析技术
词嵌入模型
命名实体识别
笛卡尔坐标系
强度
噪声信息
模态分析
图片
标签
语义
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预训练模型
多模态
信息抽取方法
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网络结构
深度学习模型
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标签
机器学习技术
识别商品信息
数据
风机故障预测方法
风机运行状态
风力发电场
深度学习算法
重构误差