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基于ResNet和BERT的多模态情感分析多种融合方法实现（含源码、数据集及项目说明）- 人工智能课程实验.zip

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简介：
本资源为《人工智能课程实验》中关于多模态情感分析的研究，结合ResNet与BERT模型，提供多种融合策略。包含完整源代码、数据集及详细文档。适合深入学习和实践。 本项目基于Hugging Face和torchvision实现，共有五种融合方法（2Naive 3Attention）。项目的结构如下： ``` |-- Multimodal-Sentiment-Analysis |-- Config.py |-- main.py ```

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  • 基于ResNet和BERT的多模态情感分析多种融合方法实现（含源码、数据集及项目说明）- 人工智能课程实验.zip
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    本资源为《人工智能课程实验》中关于多模态情感分析的研究，结合ResNet与BERT模型，提供多种融合策略。包含完整源代码、数据集及详细文档。适合深入学习和实践。 本项目基于Hugging Face和torchvision实现，共有五种融合方法（2Naive 3Attention）。项目的结构如下： ``` |-- Multimodal-Sentiment-Analysis |-- Config.py |-- main.py ```
     
  • 基于ResNet和BERT的多模态情感分析多种融合方法实现及源码、数据集与说明文档（优质项目）
    优质
    本项目采用ResNet和BERT模型，探索并实现了多种多模态情感分析融合技术。提供详尽的源码、数据集及使用指南，助力学术研究与应用开发。 本项目旨在实现基于ResNet+BERT的多种融合方法进行多模态情感分析，并应用于数据学院人工智能课程第五次实验代码编写任务。该项目使用Hugging Face及torchvision库构建，提供了五种不同的模型融合策略（包括2Naive和3Attention类型），用户可以在Models文件夹中查看具体的实现细节与源码。 项目内容涵盖： - 多模态情感分析的多种融合方法 - 基于BERT+ResNet50架构的具体实验代码 - 相关数据集及详细说明文档 所有资源旨在支持深度学习模型在多模态环境下的高效应用和研究。
     
  • 多模态应用——采用BERT与ResNet融合技术进行情感分析的方法及项目实践-含源代码-高质量案例分享.zip
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    本资源包提供了一个结合BERT文本编码器和ResNet图像分类模型的情感分析方法，包括详细的项目实践教程、源代码以及高质量的案例研究。 基于BERT+ResNet的多种融合方式实现多模态的情感分析项目，附带源码，是一个优质实战项目。
     
  • 基于BERT和ResNet的Python多模态情感分析源代码及文档说明（高质量课程设计与作业）
    优质
    本项目提供基于BERT文本处理和ResNet图像识别技术的Python多模态情感分析源码及详尽文档，适用于深度学习课程设计与作业。 Python的多模态情感分析-基于BERT+ResNet的多种融合方法源代码+文档说明（高分大作业&课设）。本项目使用Hugging Face和torchvision实现，包含五种融合方法（2Naive 3Attention），在Models文件夹中查看。 项目结构如下： ``` Multimodal-Sentiment-Analysis |-- Config.py |-- main.py |-- README.md |-- requirements.txt |-- Trainer.py |-- data | |-- .DS_Store | |-- test.json | |-- test_without_label.txt | |-- train.json | |-- train.txt | |-- data |-- Models | |-- CMACModel.py | |-- HSTECModel.py ``` 注意：项目中的Models文件夹包含了不同的融合模型实现。
     
  • 利用 Python 实现的多模态情感融合分析
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    本项目运用Python编程语言开发了一种创新性的算法模型，专注于对文本、图像和音频等多种数据模式进行情感分析与融合，旨在提升跨媒体内容的情感理解准确性和丰富度。 ### 作品名称：基于 Python 实现的多模态融合情感分析 #### 适用人群： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 #### 项目介绍： 本项目旨在利用多模态模型进行情感识别，输入包括文本（含表情符号）、语音、图片和视频等多样化的数据形式。通过分层方法从单一模式的向量逐步过渡到双模态及三模态向量，最终采用softmax layer将特征向量分类为喜、怒、哀和其他四种情感类型。 与传统的二元情感分类不同，本项目引入了更多种类的数据源进行多维度的情感分析。在情感分类方面，我们不再局限于正向、负向和中性等传统标签，而是更加细致地划分成喜、怒、哀和其他四类，以更好地满足用户分层的需求。 #### 环境部署： - Python版本：3.6 - 深度学习框架：TensorFlow 1.7 - 运行环境支持：CPU/GPU ### 数据集介绍： IEMOCAP数据集是交互式情绪二元运动捕捉数据库，该数据库在南加州大学的Sail实验室收集。它涵盖了大约12小时的视听材料，包括视频、语音录音、面部动作捕获及文本转录等多模态信息。
     
  • 基于TensorFlow的多模态情感分析Python代码及数据集+文档说明（优质资源）.zip
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    本资源提供了一个基于TensorFlow的情感分析项目，包含Python代码、预处理过的多模态数据集和详细的文档说明。适合研究者与开发者深入学习和应用多模态情感分析技术。 本项目采用基于TensorFlow的多模态情感分析模型，并提供相应的Python源代码、数据集及文档说明（高分项目）。该方案利用多种输入形式进行情感识别：包括文本信息（如表情符号）、语音记录、图片以及视频内容。我们设计了一种层次化的方法，从单一模式向量逐步过渡到双模态和三模态的特征组合。最终通过softmax层将这些复杂的多模态特征映射为四种特定的情感类别：喜、怒、哀以及其他。 相较于传统的二元情感分类（即正面与负面），本项目创新性地引入了更多维度的数据来源，实现了更为复杂且精细的情绪识别任务。此外，我们还特别区分了“其他”这一类别的存在，以便更好地对用户进行细分和定位分析。通过这种独特的情感类别划分方式，“喜、怒、哀以及其他”的四分类系统能够更准确地捕捉到个体情绪的多样性与细微差别。
     
  • 基于SVM的多特征融合微表情识别Python源码及项目说明.zip
    优质
    本资源提供基于支持向量机（SVM）的微表情识别Python代码与文档，结合多种特征进行高效融合分析。包含详尽项目描述和数据集处理方法。 基于SVM多特征融合的微表情识别Python源码+项目说明.zip包含了运行所需的代码和数据文件。将上述文件与main.py放在同一目录下，直接运行main.py： a. 从同目录下的CASME II文件夹中提取数据，文件夹结构为CASME II/subject_name/ep_name/image。 b. 程序所需文件在CASME II文件夹下，分别为CASME2.xlsx, shape_predictor_68_face_landmarks.dat, UniformLBP8.txt。 c. 程序将CASME II中第一个表情的第一张图片作为标准面部图像，对所有图像序列进行裁剪与配准，得到192*192的图像序列。 d. 将配准后的结果存入result/lwm_result.npy文件中。 e. 随后程序对图像序列进行动作放大处理，其中放大频率区间为[0.2Hz, 2.4Hz]，放大因子设置为8。 f. 接下来执行时序插值操作，目标帧数设定为10帧。 g. 最终步骤是对图像序列提取LBP-TOP、3DHOG、HOOF特征，并将结果分别存储于result/features/LBP_feature.npy, HOG_feature.npy和HOOF_相关文件中。
     
  • 基于WeiboSenti100k数据集对bert-base-chinese进行微调的中文情感分析任务源码及项目说明.zip
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    本资源包含使用WeiboSenti100k数据集对BERT模型进行微调以完成中文情感分析任务的完整代码和详细文档，适用于自然语言处理领域的研究与学习。 《基于WeiboSenti100k数据集的BERT中文情感分析实践》 在现代自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一项重要的任务，旨在识别并提取文本中的主观信息如情绪、态度和观点等。随着深度学习技术的发展，预训练模型如BERT已经成为解决这一问题的主要方法之一。本段落将围绕基于WeiboSenti100k数据集的中文情感分析进行深入探讨，并介绍如何利用提供的源码进行实践。 由北京大学与腾讯公司联合发布的WeiboSenti100k数据集是一个包含约一百万条微博帖子的情感分析大型中文语料库，涵盖了正面、负面和中性等不同情绪类别。该数据集的多样性和丰富性使其成为训练及评估情感分析模型的理想选择。 BERT是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型，利用Transformer架构实现双向学习，并通过上下文信息提高了其性能。在情感分析任务中，我们可以将BERT微调为特定的情感分类器。这里我们使用了针对中文任务优化的bert-base-chinese版本进行实验。 项目中的源码通常包括以下几个关键部分： 1. **数据预处理**：对WeiboSenti100k数据集进行清理和转换以适应模型输入，例如去除无关字符、标点符号及URL，并将其转化为适合BERT使用的格式。 2. **模型构建**：使用transformers库加载预训练的bert-base-chinese模型并添加分类层。通常情况下，该层是一个全连接网络用于预测不同情感类别的概率。 3. **训练过程**：定义损失函数（如交叉熵）和优化器（例如Adam），设定学习率、批次大小及轮数等参数，并利用预处理的数据对模型进行训练。 4. **评估与验证**：使用验证集来评价模型性能，常用的指标包括准确度、精确度、召回率以及F1分数。通过调整超参数和优化结构以达到最佳效果。 5. **预测应用**：完成训练后，该模型可以应用于新的微博文本的情感分析，并预测其情绪倾向性。 这个项目不仅为学生提供了深入理解深度学习在NLP领域中的实际运用机会，还能够培养软件工程能力。实现此项目需要掌握Python编程、TensorFlow或PyTorch等框架的使用以及对transformers库和自然语言处理基本概念的理解。 基于WeiboSenti100k数据集的情感分析任务为预训练模型的实际应用提供了实例，并且是一个提升AI技能及实践经验的良好平台，有助于未来在NLP领域的研究与开发工作。