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2025-01-30 发布于广东
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基于Transformer模型的自然语言模型与影像情感计算研究.docx

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基于Transformer模型的自然语言模型与影像情感计算研究

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

相关理论综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1自然语言处理概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2Transformer模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3影像情感计算基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

基于Transformer的自然语言模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1Transformer的基本架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2Transformer在NLP中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

影像情感计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1基本情感识别框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2图像特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3情感分类算法探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

结合Transformer的影像情感计算系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1系统总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2数据预处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3情感分析模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.2实验数据集选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.3实验结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.2进一步研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.内容概述

首先，我们将详细介绍Transformer模型的基本原理和发展历程，以及其在自然语言处理领域取得的卓越成就。接着，深入探讨如何将Transformer模型应用于文本数据的情感分析任务，包括词嵌入、编码器设计、解码器结构等方面的优化。此外，本研究还将展示如何利用Transformer模型对图像进行情感分析，通过提取图像中的语义信息，实现对图像情感状态的准确判断。我们将总结研究成果，指出当前研究的局限性，并展望未来的研究方向。

1.1研究背景

特别是在社交媒体平台上，用户通过文字和图片表达个人感受、观点和情绪变得越来越普遍。因此，如何有效地从这些海量的数据中自动识别和理解人类的情感，成为了学术界和工业界共同关注的问题。情感计算（AffectiveComputing）作为一门新兴学科，旨在让计算机能够识别、理解、模拟以及回应人的情感信息，从而实现更加智能化的人机交互。

然而，传统的情感分析方法往往依赖于手工特征工程，这种方法既耗时又难以捕捉数据中的复杂模式。近年来，深度学习技术尤其是Transformer模型的出现，为自然语言处理（NLP）领域带来了革命性的变化。Transformer模型以其卓越的并行处理