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摘要：本发明是一种基于交叉注意力门控单元的多模态情感分析方法，属社交媒体分析技术领域。本发明方法提出了基于交叉注意力门控单元的多模态情感分析模型MAGM，通过交叉注意力模块获取图像与文本之间一致性和表达，捕获图像与文本相互关联的特征；通过门控单元模块，控制图像文本情感特征的融合；通过上下文特征与局部特征联合实现更可靠的情感预测。本发明为多模态情感分析提供了创新的方法，具有重要的实际应用价值，可以应用于社交媒体中网民评论情感分析。
主权项：1.一种基于交叉注意力门控单元的多模态情感分析方法，其特征在于，具体步骤如下：S1：使用预训练的BERT-base获取词向量，使用Bi-GRU获取文本特征；S2：使用ImageNet数据集上预训练的VGG16前卷积部分对图像局部特征，采用Resnet18去除顶部全连接层，提取图像上下文特征；S3：使用Bi-GRU提取的文本词级特征与VGG16提取的图像局部特征通过交叉注意力模块，获得文本引导的图像特征和图像引导的文本特征；S4：将文本与图像关联的特征通过门控单元模块进行多模态特征融合，门控单元模块促进图文对齐融合；针对图文未对齐情况，门控单元模块将抑制融合，保留原始特征；融合后的特征有效的保留图像与文本显著特征；S5：将Resnet18提取的上下文图像特征与Bi-GRU池化后的文本特征融合得到上下文的多模态特征；将上下文特征与局部特征联合，通过Softmax层预测最终情感。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏海洋大学 一种基于交叉注意力门控单元的多模态融合方法
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