《表2 实验平台信息：灾害事件下社交媒体图文相关性研究》

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《灾害事件下社交媒体图文相关性研究》

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实验总共使用了5378条微博图文对数据来构建多标签的图文相关性分类模型，同时使用了将数据处理生成的图像矩阵和文本矩阵作为输入，来输入到不同的模型中。实验构建了基于Bi LSTM模型用于图文相关性分类，同时使用了Text CNN和SVM作为对比实验。Bi LSTM和Text CNN在输出层使用了多个输出来表示不同的相关性，而在SVM上，实验针对每种不同的相关性都构建了一个单独的分类器。实验将数据集按照8∶2的方式拆分为训练集和测试集，最终通过正确率、准确率、召回率和F1值进行比较。表2是Bi LSTM和对比实验的结果，我们使用准确率、召回率和F1来评估模型表现。