一种基于重构双注意力网络的图文情感分析方法

发明提供了一种基于重构双注意力网络的图文情感分析方法，本模型在视觉特征提取中使用ResNet50获取视觉特征，同时引入空间和通道重构卷积模块，对视觉特征空间和通道位置信息进行重构，对不同位置的关键信息进行融合，加强视觉特征提取。在文本特征提取中使用BERT模型获取文本特征表示，并使用双向门控循环单元关注低层次单词之间的上下文联系，进而增强文本语义特征。最后使用交互注意力机制关注模态间的特征交互，并进行视觉特征与文本特征融合，有效地缓解了图文双模型再特征融合阶段，不能很好的表示关键信息的问题。