利用渐进训练和域转移深度网络进行稳健的图像情感分析

AAAISep, 2015

利用渐进训练和域转移深度网络进行稳健的图像情感分析

Robust Image Sentiment Analysis Using Progressively Trained and Domain Transferred Deep Networks

Quanzeng You, Jiebo Luo, Hailin Jin, Jianchao Yang

TL;DR本篇论文使用卷积神经网络进行视觉内容的情感分析，对于利用大规模训练数据解决如此具有挑战性的图像情感分析问题提出了渐进式微调网络的策略，通过将人工标注的 Twitter 图像进行领域转移，提高了推特图像的性能，综合实验结果表明，所提出的 CNN 算法在图像情感分析中具有比竞争算法更好的性能。

Abstract

sentiment analysis of online user generated content is important for many social media analytics tasks. Researchers have largely relied on textual sentiment analysis to develop systems to predict political electi

sentiment analysis visual content convolutional neural networks training data image sentiment analysis

发现论文，激发创造

从像素到情感：通过微调 CNN 进行视觉情感预测

本研究探讨了如何利用卷积神经网络 (CNNs) 在社交媒体图片数据中进行视觉情感分析，通过微调实验和架构分析，本文提出了几种架构修改方法，使得模型对于图片情感的准确预测性能得到提升，并通过对模型的本地模式展示提供关于模型对于视觉正负情绪感知的见解。

Apr, 2016

DeepSentiBank：基于深度卷积神经网络的视觉情感概念分类

本文提出了一种基于深度卷积神经网络的视觉情感概念分类方法，其中视觉情感概念是从网络照片的标签中自动发现的形容词名词对。通过 nearly one million Flickr images 数据集的训练，该深度 CNN 模型 SentiBank 2.0 显著提高了注释准确性和检索性能。

Oct, 2014

众人的情感：通过跨模态蒸馏从推特学习图像情感

本论文研究了社交媒体中的图像情感分析问题，提出了一种基于跨模态蒸馏范式的自动建立情感极性分类器的方法，即从文本数据和图像数据构建出学生模型，并在 Twitter 上收集的随机抓取的图像数据集上对模型进行了评估，证明了其在情感极性预测方面优于现有的方法。

Apr, 2023

基于卷积神经网络的微博情感分析：自然语言处理方法

本研究采用卷积神经网络（CNN）对来自微博的 119,988 篇原始推文进行情感分析，利用词嵌入进行特征提取，并在情感标签的基础上训练模型执行情感分类，实现了对积极、中立和消极情绪的平衡分类，展示了 CNN 在情感分析任务中的有效性。

Jul, 2023

新闻报道：通过图像和文本处理进行文章注释

本文提出了一种新颖的深度学习方法，适用于解决文字描述与图片内容松散相关的情况。这种方法在多任务和迁移学习中表现良好，可以有效地检测图片来源、预测热度、插图以及文章地理位置等问题。同时，研究人员构建了一个新的语料库以供研究者使用。研究表明，该方法在新闻文章的领域中具有很强的实用性。

Mar, 2016

多模态情感分析探索情绪结构

本文提出一种新的多模态情感分析方法，使用深度神经网络结合视觉分析和自然语言处理，旨在推断用户潜在的情感状态并且在社交网络中应用此方法实现自我报告的情感标签的预测，实验证明该模型的性能优于仅基于图像或文本的单独模型，并具有与情绪相关的合理词汇列表。

May, 2018

Twitter 社交网络句子级情感分类的深度神经网络架构

本文介绍了一种新颖的深度学习框架，包括基于词汇表的方法用于句子级别情感标签预测。我们首先应用语义规则，然后使用深度卷积神经网络（DeepCNN）进行字符级嵌入，以增加词级嵌入的信息。然后，双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）从词级嵌入中产生句子级特征表示。我们在三个 Twitter 情感分类数据集上评估了我们的方法。实验结果表明，我们的模型可以提高 Twitter 社交网络中句子级情感分析的分类准确性。

Jun, 2017

SemEval-2016 任务 4 上的 INSIGHT-1: 用于情感分类和量化的卷积神经网络

本文描述了我们在 SemEval-2016 任务 4 中基于深度学习的处理 Twitter 的情感分析方法。我们使用卷积神经网络来确定情感，并参加所有子任务，即二点、三点、五点刻度情感分类和二点、五点刻度情感量化。我们在二点刻度情感分类和量化方面取得了有竞争力的成绩，排名第五和第四（根据另一种度量方法排名第三和第二），尽管仅使用不包含情感信息的预训练嵌入。我们在三点刻度情感分类方面表现良好，在 35 个队伍中排名第八，但在五点刻度情感分类和量化方面表现不佳。错误分析表明，这是由于模型无法捕捉负面情感并且无法考虑序数信息的表现力不足。我们提出了一些改进措施来解决这些和其他问题。

Sep, 2016

多模态方面基情感分析技术用于社交媒体用户观点提取

该研究使用机器学习技术分析社交媒体上用户的意见与经验，通过建立自动化数据分析流程找到图片和特定词汇，应用基于方面的情感分析方法发现用户对选择的主题的看法，提出了新的语义计算方法，为建筑专家等领域的研究者提供了新的见解。

Oct, 2022

基于情感分析的新对抗图像检测

本研究提出了一种新的对抗性样本检测器，使用情感分析和神经网络中的隐藏层特征映射来对检测模型进行优化。实验结果表明，该检测器在检测对 ResNet 和 Inception 中性网络在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 SVHN 数据集上最新攻击时，优于目前的检测算法，仅具有约 200 万参数，耗时少于 4.6 毫秒。

May, 2023