《表1 社交图片数据集：图文融合的微博情感分析方法》

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《图文融合的微博情感分析方法》

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为了防止FCNN模型因数据量太小而在训练过程中出现过拟合的现象，并且提高训练模型的泛化能力和特征表达能力，实验用到一个社交图片数据集对参数迁移之后的模型进行微调训练。该数据集是You等[14]构建的图片数据集，他们首先通过在Flickr和Instagram上采用8类情感关键词（开心、赞叹、满足、激动、生气、厌恶、害怕、悲伤）进行图片搜索，然后将搜索到的图片用对应的情感关键词作为标注，这样得到一个以情感词为标注的弱标注图片数据集，如表1所示的弱标注集。此外，他们还通过亚马逊机械土耳其人（Amazon Mechanical Turk，AMT）平台对弱标注图片数据集进行了人工标注，标注规则为:每张图片由5个不同的人进行投票，若至少有3个人投票赞同该图片表达的情感与它对应的情感关键词表达的情感相同，则将其挑选出来，以此构建一个人工标注的图片数据集，如表1所示的人工标注数据集。