【摘 要】
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[目的]改善多模态特征提取的质量，提高对多模态舆情中用户情感的识别精度。 [方法]针对文本模态，使用RoBERTa进行特征提取，并通过知识短语表征词典进行知识增强。针对图像模态，整合ResNet与视觉Transformer，提出Res-ViT（ResNet-Vision Transformer）模型。特征融合部分使用Transformer编码器，最后将多模态表示输入到全连接层中进行情感识别。
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于多模态特征融合的网络舆情智能发现与检测及演化研究”（项目编号：72174086）； 南京航空航天大学研究生科研与创新实践项目“基于多模态特征融合的舆情情感分析研究”（项目编号：xcxjh20220910）的研究成果之一；
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[目的]改善多模态特征提取的质量，提高对多模态舆情中用户情感的识别精度。 [方法]针对文本模态，使用RoBERTa进行特征提取，并通过知识短语表征词典进行知识增强。针对图像模态，整合ResNet与视觉Transformer，提出Res-ViT（ResNet-Vision Transformer）模型。特征融合部分使用Transformer编码器，最后将多模态表示输入到全连接层中进行情感识别。 [结果]在MVSA-Multiple数据集上，情感识别的准确率、F1值分别为71.66%、69.42%，准确率较基准方法的最高值提高2.22个百分点，F1值提高0.59个百分点。 [局限]未使用其他数据集进一步验证模型的泛化性与稳健性。 [结论]所提出的模型能够更好地提取多模态特征，并对其进行有效融合，提升了多模态情感识别的能力。
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