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基于多模态社交情感分类的高校学生心理健康分析
文献摘要：
为了更智能、准确地从高校学生的社交动态中分析学生们的心理健康状态,该研究提出了一种基于多模态社交情感分类的高校学生心理健康分析方法.针对高校学生群体情感表现的复杂性,提出了一种将情感状态表达划分主体情感和侧面情感的分析方法;针对社交动态数据模态的多样性,提出一种多模态数据融合方法.实验结果表明,论文提出的多模态社交情感分类方法在构建的高校学生社交动态数据集上主要情感分类得的准确率达到89.8％,并在多个公开数据集上相对于基准算法提高了4％～6％的分类准确率.
文献关键词：
深度学习;情感分类;心理健康;多模态融合
中图分类号：
作者姓名：
王芳;赵小明
作者机构：
中国石油大学(华东)青岛软件学院、计算机科学与技术学院 青岛 266580;中国石油大学(华东)控制科学与工程学院 青岛 266580
文献出处：
引用格式：
[1]王芳;赵小明-.基于多模态社交情感分类的高校学生心理健康分析)[J].计算机与数字工程,2022(10):2166-2170
A类：
B类：
社交情感,情感分类,高校学生,学生心理健康,健康分析,学生们,心理健康状态,学生群体,群体情感,情感表现,情感状态,状态表,主体情感,动态数据,多模态数据融合,数据融合方法,分类方法,公开数据集,分类准确率,多模态融合
AB值：
0.320199
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