基于课程式学习的社交媒体舆情热度监测的框架构建方法

摘要

本发明提供一种基于课程式学习的社交媒体舆情热度监测的框架构建方法，包括如下步骤：S1：使用基于目标检测的预训练模型获得图像特征，使用词嵌入将单词映射成向量从而获取标签特征；S2：构建基于目标和周围环境的全连接图模型，更新训练过程中的图片特征；S3：进行课程式学习的步骤；S4：使用长短期记忆和最大池化生成最终图像特征，将最终图像和标签特征结合经过全连接层的处理最终得到热度预测结果。本发明提出了一种新的方案CL‑WMTG，通过基于图片和文字的多模态信息以提高社交媒体舆情信息热度的准确度。该框架可以应用在其他用户各类交际信息场景和其他图文发表中进行相关预测。同时的wide transformer模型中的wide可以增加更多的各类信息。