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面向社交评论的多模态情感分类模型研究

一、引言

随着社交媒体的快速发展，社交评论已经成为人们表达情感、交流观点和分享信息的重要途径。然而，由于社交评论的多样性和复杂性，如何准确地理解和分类其中的情感成为了研究的热点问题。传统的文本情感分类方法主要基于文本内容，但这种方法忽略了其他重要的信息来源，如用户的声音、表情符号和图像等。因此，本文提出了一种面向社交评论的多模态情感分类模型，旨在综合考虑多种信息源来提高情感分类的准确性。

二、多模态情感分类模型的构建

（一）模型架构

本文提出的多模态情感分类模型主要包括三个部分：文本情感分析模块、图像情感分析模块和声音情感分析模块。每个模块都采用深度学习技