灾害事件下社交媒体图文相关性研究

李纲; 张霁; 毛进; 马超

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灾害事件下社交媒体图文相关性研究

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对灾害情境下的微博图片和文本内容进行分析,理解灾害情境下微博图片与文本的相关性.基于图像语义理解框架构建图文相关性分类模型,通过对图像和文本进行特征抽取,利用机器学习和深度学习方法提出图文相关性的多标签分类方法,针对台风"山竹"事件开展实验分析.灾害情境下大部分微博图文与事件涉及的对象和场景相关,在图文相关性分类任务上基于深度学习方法优于传统机器学习方法.实验数据包含的灾害类型比较单一,实验中为了确保数据的一致性没有有效利用所有标注数据.图文相关性分类模型有助于理解灾害情境下的微博图文内容,深度学习模型能够较好地识别微博图文之间的相关性.

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来源
《情报学报》 |2020年第11期|1223-1231|共9页
作者
李纲; 张霁; 毛进; 马超;
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作者单位

武汉大学信息资源研究中心武汉 430072;

武汉大学信息资源研究中心武汉 430072;

武汉大学信息资源研究中心武汉 430072;

武汉大学信息资源研究中心武汉 430072;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
灾害事件; 图文相关性; 社交媒体; 图像语义; 深度学习;

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