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融合图像与文本的多模态情感分析方法研究的任务书
任务书
一、项目背景
随着互联网技术的不断普及和应用，社交媒体已经成为人们分享自己生活和情感的主要渠道。在社交媒体上，用户不仅能够通过文本、图像、音频、视频等多种形式来表达自己的情感，同时，这些不同形式的信息之间也会存在一定的关联性。多模态情感分析就是针对这种情况而提出的一种研究方法，旨在通过结合多种信息来更准确地分析人类情感表达。
文本情感分析已经成为近年来自然语言处理领域的研究热点，而图像情感分析也逐渐被推到了人们的视野中。尽管两者都已经获得了一定的研究进展，但是如何将这两种不同形式的信息相互结合，以提高情感分析的准确性，仍然是当前多模态情感分析研究的一个重要课题。
因此，本项目旨在研究融合图像与文本的多模态情感分析方法，探讨如何有效地结合这两种不同形式的信息，并在社交媒体数据上进行实验验证，以对多模态情感分析的研究提供新的思路和方法。
二、研究内容
1.文献综述
针对多模态情感分析研究的进展，对目前提出的相关方法进行介绍和分析，总结多种方法的优缺点，并提出融合图像与文本的多模态情感分析方法的研究思路。
2.数据收集
从社交媒体上收集包含文本和图像的数据，对数据进行清洗和预处理，以便在后续的研究中使用。
3.特征提取
对文本和图像数据分别进行特征提取处理，提取文本的语义特征和情感特征，提取图像的视觉特征和情感特征，并进行多模态特征融合。
4.情感分析模型建立
通过特征融合后的数据，建立融合图像与文本的多模态情感分析模型，利用机器学习、深度学习等方法进行分析和预测。同时，对不同特征对情感分析的贡献进行分析和比较。
5.实验验证
在实验平台上，通过对收集到的数据进行情感标注，评估模型的情感预测效果，同时展示出情感分析结果的可解释性和可视化效果。
三、预期成果
1.完整的研究报告
包括文献综述、数据收集和预处理、特征提取和融合、情感分析模型建立、实验验证等内容，对融合图像与文本的多模态情感分析方法进行详细的介绍和分析。
2.实现代码和数据集
公开实现代码和数据集，供其他研究者进行复现和扩展。
3.学术论文
将研究结果结合撰写成一篇学术论文，并提交相关领域的国际会议或期刊发表。
四、进度安排
第一周：文献综述和提出研究思路。
第二周：数据收集和预处理。
第三周：文本和图像数据特征提取。
第四周：多模态特征融合和情感分析模型建立。
第五周：实验平台搭建和实验验证。
第六周：编写研究报告和论文，并制作演示文稿。
五、团队组成
本项目团队主要由两名研究生和一名指导教师组成，其中一名研究生主要负责数据收集和预处理，另一名研究生主要负责特征提取和模型建立，指导教师主要对整个项目进行指导和评估。
六、资源需求
本项目所需资源主要包括计算机、外部存储器、使用的软件等，详见以下列表。
计算机：2台
外部存储器：1个
使用的软件：
Python3：用于文本和图像特征提取、情感分析模型建立等程序设计。
PyCharm：用于Python代码编写和调试。
MATLAB：用于处理和分析图像数据。
Word、Latex：用于研究报告和学术论文的撰写。
七、评估标准
本项目的评估标准主要包括以下内容：
1.项目进度和任务完成情况。
2.实验验证结果的正确性和准确性。
3.研究报告和学术论文质量。
4.引用他人研究成果的正确性和适当性。
5.团队合作协调程度。