社交媒体中时尚相关帖子的情感分析

随着年份推移，社交媒体在时尚产业中的作用日益凸显。本文中，我们研究社交媒体平台中时尚相关帖子的情感分析。该任务有两个主要挑战。首先，必须联合考虑不同模态的信息以做出最终预测。其次，应考虑一些独特的时尚相关属性。尽管多数现有工作聚焦于传统多模态情感分析，它们在此任务中总未能利用时尚相关属性。我们提出一种新颖框架，联合利用图像视觉、帖子文本以及时尚属性模态来确定情感类别。我们模型的一个特点是提取时尚属性并将其与图像视觉信息整合以得到有效表示。此外，它通过互注意力机制挖掘时尚属性与帖子文本之间的相互关系。由于尚无适用于该任务的现有数据集，我们构建了一个包含超过 12k 时尚相关社交媒体帖子的大规模情感分析数据集。我们进行了充分实验以证明模型的有效性。