基于融合策略的突发公共卫生事件网络舆情多模态负面情感识别

曾子明; 孙守强; 李青青

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基于融合策略的突发公共卫生事件网络舆情多模态负面情感识别

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突发公共卫生事件以社交媒体为阵地进行线下舆情的线上映射,而图文并茂的多模态信息成为公众情感表达的主要方式。为充分利用不同模态间的关联性和互补性,提升突发公共卫生事件网络舆情多模态负面情感识别精准度,本文构建了两阶段混合融合策略驱动的多模态细粒度负面情感识别模型(two-stage,hybrid fusion strategy-driven multimodal fine-grained negative sentiment recognition model,THFMFNSR)。该模型包括多模态特征表示、特征融合、分类器和决策融合4个部分。本文通过收集新浪微博新冠肺炎的相关图文数据,验证了该模型的有效性,并抽取了最佳情感决策融合规则和分类器配置。研究结果表明,相比于文本、图像、图文特征融合的最优识别模型,本文模型在情感识别方面精确率分别提高了14.48%、12.92%、2.24%;在细粒度负面情感识别方面,精确率分别提高了22.73%、10.85%、3.34%。通过该多模态细粒度负面情感识别模型可感知舆情态势,从而辅助公共卫生部门和舆情管控部门决策。

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来源
《情报学报》 |2023年第5期|611-622|共12页
作者
曾子明; 孙守强; 李青青;
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作者单位

武汉大学信息管理学院;

武汉大学信息资源研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
突发公共卫生事件; 网络舆情; 多模态; 负面情感识别; bidirectional encoder representations from transformers(BERT); vision transformer(ViT);

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