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融合图像与文本:多模态情感分析的深度探索与创新实践
一、引言
1.1研究背景与动机
在当今数字化时代,随着社交媒体和网络技术的飞速发展,人们在互联网上产生了海量的多模态数据,如文本、图像、音频、视频等。这些数据中蕴含着丰富的情感信息,情感分析作为自然语言处理和人工智能领域的重要研究方向,旨在让计算机理解和识别这些情感信息,从而实现更加智能的人机交互和决策支持。
传统的情感分析方法主要集中在单一模态数据上,例如基于文本的情感分析通过对文本内容进行语义分析、词汇匹配和机器学习算法来判断情感倾向,然而文本表达存在一定的局限性,语言的模糊性、上下文依赖以及修辞手法的运用等,都可能导致仅依靠文本分析难
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