论文研究面向微博图文相关关系识别的多模态特征组合研究.pdf

微博是常用的社交媒体，但对于微博图片和文本相关性的研究还很少。为研究中文图文微博相关性，使用了三种方法计算图文微博相似度特征，并将其与图文微博文本特征、社会特征组合起来，采用三种机器学习方法进行相关性分类。实验结果表明，针对三种图文相似度特征计算方法，基于WordNet的方法与基于Word-Embedding的方法效果较好，基于余弦相似度的方法效果较差；而加入文本特征和社会特征后，相关关系识别结果在三种机器学习算法上都有所提高。综合考虑三种因素，使用Word-Embedding方法计算图文微博相似度特征，将其与文本特征和社会特征相组合，采用BP神经网络进行相关关系识别效果最好。