소셜 네트워크는 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 되었다. 소셜 미디어 정보에 대한 정서 분석은 소셜 네 트워킹 사이트에 대한 사람들의 견해, 태도, 감정을 이해하는 데 도움이 된다. 전통적인 정서 분석은 주로 텍 스트에 의존한다. 스마트폰이 등장하면서 문자뿐만 아니라 이미지 등 네트워크 상의 정보도 점차 다양해지고 있다. 많은 경우 이미지가 감정을 독립적으로 표현하기 보다는 텍스트를 향상시킬 수 있다는 것이 밝혀졌습 니다. 우리는 새로운 이미지 텍스트 정서 분석 모델(LSTM-VAA)을 제안한다. 구체적으로 이 모델은 사진 정보 를 직접 입력으로 가져가지 않고 VGG16 네트워크를 사용하여 이미지 특징을 추출한 다음 시각적 측면 주의 를 생성하고 문서의 핵심 문장에 더 높은 가중치를 부여하고 시각적 측면 주의를 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 또한, 우리는 LSTM 네트워크를 사용하여 텍스트 감성을 추출하고 텍스트만을 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 마지막으로, 우리는 두 분류 결과 그룹을 통합하여 최종 분류 레이블을 얻는다. 옐프 레스토랑 리뷰 데 이터 세트에서, 우리의 모델은 감정 분류를 위한 시각 주의 보조 텍스트로 시각 정보를 사용하는 것의 효과 를 검증하는 BiGRU-m VGG보다 18.92% 높은 62.08%의 정확도를 달성한다. 비스타넷 모델보다 0.32% 높아 비스타넷 모델의 이미지가 텍스트를 완전히 커버할 수 없는 결함을 LSTM 모델이 효과적으로 보완할 수 있 음을 입증했다.