多模态藏语情感分类的研究

拉桑吉; 安见才让

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多模态藏语情感分类的研究

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在藏文自然语言处理领域内,目前情感分类的研究只有单一的文本和图像模态,采用方法也是传统的机器学习分类算法。然而评论数据一般是多模态的。本文选用基于神经网络的藏文情感分类(FCNNMSCTT)、情感表情图像分类(CNNMEITSA)、融合(FUSIONMODEL)三种模型对多模态藏语情感分类数据进行情感分类。最终实验结果是,FCNNMSCTT准确率达到了56%,CNNMEITSA准确率达到了88.75%。Fusion model准确率达到了96.98%。

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来源
《计算机时代》 |2022年第10期|98-102|共5页
作者
拉桑吉; 安见才让;
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作者单位

青海民族大学计算机学院;

青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室;

省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;人工智能理论;
关键词
藏文情感分类; 表情图像情感分类; 神经网络模型; 多模态数据集;

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