Resumen

En los últimos años, el rápido crecimiento de la información multimodal se ha convertido en un factor importante que afecta los resultados del análisis de sentimientos. Sin embargo, pocos trabajos de vanguardia tienen en cuenta las características multimodales y la ambigüedad del sentimiento. Con este fin, en este artículo se propone un método difuso para evaluar la intensidad del sentimiento. En primer lugar, basado en la red de conversión visual-texto (CNN-LSTM), así como la optimización del sentimiento a través de SentiBank y SentiBridge, se normalizan las características visuales a las características de texto. Al mismo tiempo, las características emocionales del audio extraído serán predichas por el algoritmo de bosque aleatorio. Posteriormente, las características de sentimiento son procesadas mediante la difusificación dual vacilante para formar factores de intensidad de sentimiento positivo y negativo. Finalmente, se propone un método de clasificación, es decir, MD-HFCE (evaluación comprensiva difusa de doble vacilación), método de evaluación comprensiva difusa mejorado por el r

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Crecimiento; Información multimodal; Análisis del sentimiento; Método difuso; Intensidad del sentimiento; Método de clasificación
• Keywords:Growth; Multimodal information; Sentiment analysis; Fuzzy method; Sentiment intensity; Classification method