跨模态一致回归联合视觉-文本情感分析

视觉文本情感分析中的跨模态一致回归 在社交媒体时代，用户生成的内容分析变得越来越重要。 sentiment analysis 是一个关键的任务，它可以帮助预测政治选举结果、衡量经济指标等。传统上，研究人员主要依赖文本 sentiment analysis，但是随着社交媒体的发展，用户们开始使用更多的图像、视频等多媒体形式来表达他们的看法和分享经验。 本文主要介绍了一种新的方法，即跨模态一致回归（Cross-modality Consistent Regression），用于联合视觉文本情感分析。这种方法可以同时处理文本和图像数据，实现多模态情感分析。 跨模态一致回归的关键思想是，使用一个共同的特征空间来表示文本和图像数据。这样可以使得模型同时学习文本和图像特征，从而实现多模态情感分析。该方法可以应用于社交媒体分析、电子商务、广告投放等领域。 在本文中，我们将详细介绍跨模态一致回归的理论基础和算法步骤。同时，我们还将展示实验结果，证明了跨模态一致回归在视觉文本情感分析中的优越性。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了跨模态一致回归方法，实现了联合视觉文本情感分析。 2. 实现了多模态情感分析，扩展了传统文本 sentiment analysis 的应用范围。 3. 证明了跨模态一致回归在视觉文本情感分析中的优越性。 本文的研究成果可以为社交媒体分析、电子商务、广告投放等领域提供新的解决方案，提高情感分析的准确性和实时性。