多层语义融合的图文信息情感分类研究：社交媒体数据的双向关联性与互补性

随着互联网的迅猛发展与快速普及，社交媒体平台上产生了大量文本、图片、视频等不同模态的用户生成内容。越来越多的用户倾向于使用多模态形式的数据表达自己的观点与心情，其中最常用的是图像与文本相结合的方式。例如，为了丰富信息表达，微博用户通常在发布博文时在文本描述下附带一幅或多幅图片。相较于仅使用文本或图像，图像与文本相结合的数据蕴含更多信息。对这些海量的、不同模态的社交媒体数据进行有效的情感分析，有助于更好地了解公众情感和意见倾向，从而为政府、企业决策提供科学依据。 社交媒体上的图文对数据，往往具有双向语义关联性，即图片所呈现的语义内容与文本描述内容存在语义上的对应关系。例如，文本描述中的“dirty desk”、“a dumping ground”与图像中堆满垃圾的桌子是相互对应、双向关联的。图文对数据也具有互补性，即图片和文本中承载了对方所不具有的语义信息。例如，文本描述中“love”蕴含的情感无法从图片中获取，而图片中优雅舒适的环境也无法在文本描述中直接体现。另外，图文数据中不同区域、不同词蕴含的情绪程度不同，具有明显情感差异。 针对图文信息的情感分类研究，本文提出了基于多层语义融合的方法。首先，通过卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，通过长短期记忆网络（LSTM）对文本进行特征提取，进而通过递归神经网络（RNN）将图像和文本特征融合，实现多层语义融合。接着，引入注意力机制，从不同层次、不同角度对图文信息进行关注，提高了模型对信息的理解和表达能力。最后，利用支持向量机（SVM）进行情感分类，实现对图文信息情感的准确分类。 实验结果表明，本文提出的基于多层语义融合的方法在图文信息情感分类任务上取得了较好的效果。与传统方法相比，本方法在准确性和泛化能力上都有显著提升，验证了多层语义融合在图文信息情感分类中的有效性和优越性。未来，可以进一步优化模型结构，提高分类效果；同时，可以扩展到更多的多模态数据上，拓展应用领域，以更好地满足不同场景下的需求。 总之，本文在探讨基于多层语义融合的图文信息情感分类方法上取得了一定的研究成果，对于进一步深入挖掘图文信息的情感分析特征和解决实际应用问题具有一定的指导意义。随着社交媒体数据的不断增长和多样化，图文信息情感分类研究将会变得越发重要和复杂，需要不断探索创新、提升技术水平，以更好地应对社会发展的需求和挑战。