基于特征多尺度对齐的网络舆情话题分类方法

本发明公开了基于特征多尺度对齐的网络舆情话题分类方法，实现该方法的模块包括：多尺度特征对齐模块，用于挖掘舆情数据中不同模态之间的共识性信息，以及不同话题的舆情数据之间的差异性信息；自适应扩张边界，自适应挖掘潜在属于某个话题类簇中的舆情特征信息。这些模块的设计和应用将有效增强舆情多模态数据的融合以及模型的泛化能力。通过对齐多模态数据，缓解多模态数据的异质性；通过对多模态特征的后融合，增强对舆情事件中多模态特征的深度挖掘和话题关联变化的捕捉能力，实现对复杂舆情话题的精准分类。