带表情符号短文本的多模态情感分析方法

本发明公开了一种带表情符号短文本的多模态情感分析方法，包括采集短文本数据集，并进行数据预处理；构建表情符号样本集；进行特征向量化；构建ET‑BiLSTM‑CNN混合分析模型，进行全局与局部语义的协同建模，结合注意力机制对获得的表情符号向量进行加权；利用训练集对混合分析模型进行训练；利用训练好的混合分析模型进行短文本情感分类。提出一种表情符号向量化方法，弥补了现有研究中对表情符号向量化的不足，为短文本情感分析提供了更丰富的语义信息，结合上下文优化语义表征，同时引入注意力机制强化表情符号特征，与文本词向量进行融合，最后再进行情感分析分类，从而大大提高带情符号短文本分析准确性。可以同时获取文本内容和表情符号信息的同步获取与融合处理。