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ITRHP模型:一种基于图文匹配的多模态评论有用性预测方法*
任刚, 程玲凤, 贾子垚, 王安宁
数据分析与知识发现, 2025, 9(4): 99-110.   DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2024.0236

模态类型 模型名称 Yelp Amazon
Acc F1 Acc F1
文本 Bi-GRU 76.88 77.10 76.98 80.01
TextCNN 75.53 73.47 76.44 79.40
图像 Faster R-CNN 70.23 70.11 70.19 75.07
ResNet-50 67.89 67.13 69.89 70.99
多模态数据 LF 77.88 76.85 78.01 82.36
HF 77.37 76.68 77.85 81.53
CBM 78.03 79.15 78.14 83.30
MFB 78.64 77.82 78.59 82.09
SCBM 77.91 77.07 78.66 82.51
FedMM 78.28 78.38 78.65 85.17
MTAMW 80.12 79.26 80.23 86.79
ITRHP 80.17 79.38 80.27 89.01
表2 对比实验结果/%
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