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基于决策融合的跨模态建模:网络舆情的多层次细粒度情感分析
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作者 黄微 马庆懿 刘逸伦 《情报理论与实践》 北大核心 2026年第1期170-180,共11页
[目的/意义]突破突发自然灾害中多模态网络舆情细粒度情感分析的技术瓶颈,突破单一文本模态分析的语义局限,为管理部门应对舆情熵增现象提供兼顾风险感知捕捉与动态导控决策的理论工具集。[方法/过程]构建融合Ro‐BERTa与ViT的跨模态情... [目的/意义]突破突发自然灾害中多模态网络舆情细粒度情感分析的技术瓶颈,突破单一文本模态分析的语义局限,为管理部门应对舆情熵增现象提供兼顾风险感知捕捉与动态导控决策的理论工具集。[方法/过程]构建融合Ro‐BERTa与ViT的跨模态情感识别模型,并引入BERTopic主题分类实现“主题—情感”双粒度解析,基于实证数据的对比实验验证模型有效性。[结果/结论]提出的跨模态动态细粒度情感分析方法可显著提升舆情情感分析精度,同时揭示主题—情感耦合下的群体认知的分化规律。RoBERTa-ViT模型F1值达0.8043,较传统单模态模型提升15%~24%,成功识别灾情速报、制度反思等6大主题及其情感分布。[创新/局限]研究立足社交媒体场景下碎片化—异构化数据治理的迫切需求,突破传统以单模态静态分析为主的舆情研判路径,构建了RoBERTa-ViT多模态情感识别框架,并通过实证研究验证了主题维度对情感极化的牵引效应。 展开更多
关键词 roberta-vit 跨模态 自然灾害网络舆情 细粒度情感分析
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