-
项目概述
-
执行你代码所需要的环境
-
你的代码文件结构
-
执行你代码的完整流程
-
参考库
多模态情感分析是自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域的交叉研究方向,其主要目标是通过同时考虑文本、图像、音频等多种模态的信息,更全面地理解和分析人类情感表达。情感信息不仅仅体现在文本中,还可以通过图像、音频等多种模态进行表达。多模态情感分析可以更全面地捕捉用户在不同媒体中表达的情感,从而提供更准确、全面的情感分析结果。 多模态情感分析在实际应用场景中具有广泛的潜力,如智能辅助驾驶中的驾驶者情感监测、在线教育中的学生情感反馈等。研究者可以探索不同领域中的多模态情感分析应用,为解决实际问题提供创新解决方案。
本次实验需要通过提供的文本数据和图片数据,对情感进行预测。本次实验最终标签分为positive,negative,neutral
,因此为三分类任务。
见requirement.txt文件
Config.py
encoder.py
decoder.py
dataset.py
main.ipynb
在ipynb文件点击'Run All'
https://github.com/YeexiaoZheng/Multimodal-Sentiment-Analysis
https://github.com/soujanyaporia/multimodal-sentiment-analysis
https://github.com/declare-lab/contextual-utterance-level-multimodal-sentiment-analysis