1.一种基于紧凑双线性融合的图文跨模态情感分类方法，其特征在于，包括：从图文标注情感训练数据集中，逐一提取出图像及其对应的文字信息，将图像调整为

448*448大小，将调整好的图像输入到经过ImageNet数据集上预训练好的152层的残差网络中，提取出图像经过152层残差网络计算后，其中最后一层卷积层的输出，大小为2048*14*

14，作为图像的特征表示；

使用GloVe模型生成的300维词向量，将图像对应的文字信息转化计算机可以处理的矩阵表示，输入到双层LSTM网络中，每层LSTM网络包含100个单元，每层的输出向量为1024维，最后将每层LSTM的输出拼接，组成2048维的向量，作为文本的特征表示；

根据得到的图像与文本特征表示，生成每个空间位置的注意力权重，即软注意力图，根据得到的软注意力图，与之前提取到的图像的特征表示进行权重相乘，再求和，得到2048维的图像注意力特征表示；

将得到的2048维的文本特征表示和图像注意力特征表示，使用多模态紧凑双线性融合算法MCB进行特征融合，得到16k融合特征，在得到融合特征后，后面一层是全连接层，最后使用softmax分类器对图文跨模态数据进行积极和消极二类的情感预测，接着对比真实的情感标签，对该紧凑双线性融合的图文跨模态情感分类模型MCBC进行训练；

从图文标注情感测试数据集中抽取出图像及其对应的文字信息，送入到训练好的模型中，得到其相应的情感倾向，根据真实的情感标签，得到测试集的情感分类准确率；

所述软注意力图的生成方法，包括：

将得到的2048维的文本特征表示，复制14*14＝256次，组合成2048*14*14的大小，再与之前得到的大小为2048*14*14的图像特征表示进行拼接，组合成4096*14*14大小的特征，接着经过两层卷积层，得到1*14*14大小的输出，接着使用softmax分类器得到1*14*14大小的软注意力图；

所述图像注意力特征表示的获取方法，包括：

将得到的1*14*14的软注意力图，分别与提取到的2048个14*14大小的图像特征表示进行逐个逐元素相乘并求和，得到2048维的图像注意力特征表示；

所述使用多模态紧凑双线性融合算法MCB进行特征融合，包括：

a、使用式(1)进行特征融合，如下：

其中，I表示提取得到的2048维图像注意力特征表示，C表示提取得到的2048维文本特征表示，代表外积，[]代表将外积的计算结果线性化为一个向量来表示，W用来筛选外积计算结果并得到固定大小的融合特征，Z表示融合之后的特征；

b、降低W所需参数：

使用Count Sketch投影函数ψ，将向量x∈Rn投影到y∈Rd：首先初始化两个向量h∈{-1,

1}n和g∈{1,...,d}n，h每个位置只取1或-1，g使得输入x的索引i变化成输出y的索引j；其中，h和g使用均匀分布随机生成，并始终保持不变；对于每个元素x[i]，它的最终索引j＝h[i]，最终输出y[j]＝h[i]·x[i]；

通过上述方法，将外积映射到低维空间当中，从而降低了W的参数；由于外积计算的复杂性，为了避免直接的计算外积，使用Count Sketch函数计算两个向量的外积可以表示成两个向量的Count Sketch函数进行卷积的形式，如式(2)，其中，*表示卷积操作；

c、使用逐元素相乘完成MCB融合算法：

根据卷积理论，在时域下的卷积，等价于频率域中逐元素相乘；因此，令I′＝ψ(I,g,h)，C′＝ψ(C,g,h)，上述式(2)的I′*C′就改写成FFT-1(FFT(I′)e FFT(C′))的形式，e代表逐元素相乘，以此完成MCB融合算法，完成外积的计算，并且MCB融合算法支持更多模态作为输入。

2.根据权利要求1所述的基于紧凑双线性融合的图文跨模态情感分类方法，其特征在于，对MCBC模型进行训练的方法，包括：采用Adam方法进行梯度更新，在最大迭代次数内，如果终止条件能满足，则整个训练过程结束。