中国安全科学学报

作者：晋良海, 王抒情, 王昕煜

单位：1 三峡大学 水电工程施工与管理湖北省重点实验室,湖北 宜昌 443002；2 三峡大学 水利与环境学院,湖北 宜昌 443002；3 三峡大学 安全生产标准化评审中心,湖北 宜昌 443002

关键词：暴雨灾害,短视频,多模态情感特征,深度学习,情感分类

基金：教育部人文社科基金资助(21YJA630038); 中国长江三峡集团有限公司企业科研项目(202103551)

为提高灾害应对效率,将“河北暴雨”“黑龙江暴雨”作为典型跨区域研究案例,收集短视频的文本-图像-音频多模态数据;面对海量的非结构化数据,运用深度学习技术,构建多模态情感智能分类模型,实现短视频情感特征的提取、跨模态融合与智能情感分类;并综合利用时空大数据,在时空维度上深度挖掘与分析暴雨灾害短视频多模态情感特征。结果表明:该模型准确率达85%以上,能有效实现短视频多模态情感智能分类任务。在时间维度上,网民情感波动与暴雨灾害周期大致相符,可作为判断灾情严重程度和舆情走向的依据;媒体及政府的干预对暴雨灾害情感演化具有重要作用。在空间维度上,消极情感随灾情转移呈现“低—高—低”变化趋势,且消极情感的共鸣和扩散效应呈现明显的地域性特征,需重视灾区、我国部分东部地区及类似灾害频发的非灾区舆情引导工作。

来源：2024年第7期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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