一种基于多模态图表征学习的新闻舆情分析方法

一种基于多模态图表征学习的新闻舆情分析方法，属于多模态深度学习领域。采用图拓扑提取与增强模块从文本和图像特征中构建图结构；采用跨模态多尺度特征融合模块多尺度对齐和集成文本和图像的特征，跨模态多尺度特征融合模块包括ASPP和全局注意力机制模块；通过图拓扑提取与增强模块和跨模态多尺度特征融合模块得到了最终的扩模态特征和单模态文本模态特征和图像模态特征，一同输入到分类器得到各自的概率，最终加权融合得到新闻舆情的分类结果。DCPNet在多模态数据集上的表现优于传统的单模态方法及其他现有的多模态讽刺检测方法，证明了其在实际应用中的巨大潜力。