[发明专利]基于面部表情和文本信息的网络舆情多模态情感识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010510691.5 | 申请日： | 2020-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN111694959A | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 谢沛然 | 申请（专利权）人： | 谢沛然 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/9535;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱炳斐;马鲁晋 |
| 地址： | 100048 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于面部表情和文本信息的网络舆情多模态情感识别方法及系统，方法包括：首先对带有网民图片和文本的舆情数据进行预处理，通过人脸识别技术自动筛选数据，建立双模态情感数据库；结合文本表示模型Skip‑gram和深度学习技术BiLSTM构建网民文本情感分类模型，完成文本表示和情感分类；同时，结合面部运动编码系统FACS构建网民面部图片情感分类模型，对面部图片进行归一化处理，提取图片特征，识别面部运动单元Aus，判断面部图片情感；最后，通过决策层融合方法处理文本和面部图片各自的情感类别概率，获得网民所表达的总体情感。本发明结合网民面部图片和文本信息实现网民双模态情感识别，能显著提高舆情网民情感识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 面部 表情 文本 信息 网络 舆情 多模态 情感 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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