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申请/专利权人：浙江传媒学院
摘要：本发明公开了一种基于多模态信息融合的社交舆情关键特征提取方法，该方法使用网络爬虫以及数据库技术对社交媒体数据进行采集与存储，并用通用文字识别技术、通用音频识别技术以及通用信息抽取技术对互联网上的多源信息进行特征提取，最后利用相关算法对多维度数据结果进行信息融合并对舆情信息真假做出判断，最后使用通用信息抽取技术抽取舆情信息的关键特征，获取全面准确的社交舆情分析结果。
主权项：1.一种基于多模态信息融合的社交舆情关键特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：第1步：采用网络爬虫技术对舆情信息作初步采集，依据初步采集的内容对社交舆情做数据采集，获取文本、图像、视频、音频；第2步：对采集得到的图像，先进行相似度检测，删除冗余数据，其次使用图像描述模型提取每张图像中的中文描述信息以及对图像进行文字识别，获取图像的描述信息以及文字识别信息；第3步：使用通用语音识别技术，将采集得到的音频转化为文本信息；第4步：对于采集得到的视频，从视频提取音频信息，从音频信息中提取音频的文本信息，并截取视频的图像，获取图像的文本信息；第5步：使用BERT预训练模型作为文本模态的特征提取器，对第1步获得的文本、第2步获得的图像的描述信息以及文字识别信息、第3步获得的文本信息、第4步获得的图像的文本信息进行多模态融合，融合后获取文本、图像、音频、视频的文本语义特征表示，并对文本语义特征进行全局特征提取，得到文本、图像、音频、视频的特征融合向量；第6步：使用softmax分类，将文本、图像、音频、视频的特征融合向量映射到真实与虚假两类目标空间中，对社交舆情进行真假判断，获取舆情真假的概率和预测结果；第7步：基于第5步获取的文本、图像、音频、视频的特征融合向量，使用UIE模型进行信息抽取，结合第6步中的预测结果，获取多模态舆情数据中的关键信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江传媒学院 一种基于多模态信息融合的社交舆情关键特征提取方法
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