基于多模态深度学习的旅游评论反讽识别研究

张继东; 蒋丽萍

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基于多模态深度学习的旅游评论反讽识别研究

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[目的/意义]反讽作为一种隐性而间接的情感表达方式,在社交评论中被广泛使用,正确识别用户的反讽情感对于网络平台和服务商具有重要意义。[方法/过程]文章基于深度学习构建多模态反讽识别模型,以在线旅游评论为例,运用深度学习模型分别提取文本、表情符号和图片的特征向量,通过不同的特征融合方式进行反讽识别。[结果/结论]通过与单模态反讽识别模型进行对比实验,发现文章提出的多模态旅游评论反讽识别模型在准确率、召回率等指标上的结果更优,验证了多模态模型比单模态模型反讽识别效果更佳的结论。

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来源
《情报理论与实践》 |2022年第7期|158-164|共7页
作者
张继东; 蒋丽萍;
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作者单位

湖北工业大学经济与管理学院;

湖北武汉430068;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;中国旅游事业;
关键词
多模态; 深度学习; 模态融合; 旅游; 反讽识别;

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