【摘 要】
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互联网时代,网民越来越多地参与突发事件和社会话题的讨论,网络舆情对于政府和企业的影响越来越大,及时、准确地了解网民情感至关重要。目前,关于网民情感分类的研究大多基于单一的文本数据,但社交网络平台上图文结合的现象非常普遍,图片往往也蕴含着网民的情感信息,是对网民情感判断的重要补充,尤其是含有人脸的图片。面部表情,作为情感表达的主要外在表现,能够直观、可靠地揭示网民情感。因此,本文将网民面部表情与文本
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互联网时代,网民越来越多地参与突发事件和社会话题的讨论,网络舆情对于政府和企业的影响越来越大,及时、准确地了解网民情感至关重要。目前,关于网民情感分类的研究大多基于单一的文本数据,但社交网络平台上图文结合的现象非常普遍,图片往往也蕴含着网民的情感信息,是对网民情感判断的重要补充,尤其是含有人脸的图片。面部表情,作为情感表达的主要外在表现,能够直观、可靠地揭示网民情感。因此,本文将网民面部表情与文本情感信息相结合,研究网民情感分类问题。面部动作编码系统（FACS）基于一组称为动作单元（AU）的面部肌肉运动来描述所有可能的面部表情,解决了丰富的面部表情和低级可视特征间的语义鸿沟问题,为面部表情提供了更加精确的解释。本文基于FACS和多模态融合技术构建多模态情感分类模型,包括文本情感分类、面部图片情感分类和多模态情感融合三个子模型。利用文本表示模型对文本进行词向量表示,通过双向长短期记忆模型（Bi LSTM）提取文本情感分类特征,识别正面、中性、负面三类情感;基于AU区域分割面部图片,降低特征维度,识别AU,判断网民情感;基于通用的融合策略实现多模态情感融合,并结合舆情多模态数据进行实证研究。结果表明,结合FACS可以提升网民面部图片情感分类模型的准确率和鲁棒性;网民面部图片和文本的情感表达间可以形成优势互补,且决策层融合的方式明显优于特征层融合。本文的创新性体现在基于多模态融合角度和FACS表情分类方法,建立网民多模态情感分类模型。从多模态融合角度,研究舆情事件中网民情感分类问题;结合FACS表情分类方法,将AU加入到网民面部图片情感分类模型中,提升模型的分类性能。
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