基于文本和图像的网络舆情分析方法研究

一、舆情分析技术

（1）舆情数据采集与提取技术；
（2）自动文摘技术；
（3）事件发现与追踪技术；
（4）舆情情感分析技术。

二、舆情情感分析模型

（1）基于知识词典库；

（2）基于神经网络

三、文本舆情情感分析模型

（1）文本相关特征的提取与表示；
传统模型： TF-IDF、词性标注、N-gram……
深度学习模型：CBOW、Skip-gram……
（2）舆情情感分析方法
基于词典的方法；
基于监督学习的方法

四、图文融合情感分析方法

特征层融合： 分别提取文本和图像的情感特征，接着将提取到的特征通过直接或者加权连接的方式结合在一起而形成融合情感特征，最后输入到分类器中进行舆情情感分类。
决策层他融合： 首先分别提取文本和图像的情感特征，并将提取到的每个模态特征分别输入各自的分类器中进行情感分类，最后根据两个模态的分类结果选择合适的融合规则进行融合和决策。
一致性回归融合： 对两种模态之间的相关性进行学习融合，首先是分别提取文本和图像的情感特征，然后将提取的两个模态特征输入到回归模型中，通过相关性学习算法学习相关性权重并进行舆情情感分析。