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关于CMU-MOSI的多模态情感分析数据集

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简介：
本数据集为卡内基梅隆大学开发，包含多语言会话文本、音频及视频信息，用于研究基于自然对话的情感分析。 CMU-MOSI数据集是一个多模态情感分析的数据集合。它使用预训练的BERT模型来编码文本模式，利用Librosa处理音频部分，并通过Open Face2.0对视频进行编码，最终以pkl文件的形式保存下来。每个样本包括编号（ID）、视频（V）、音频（A）、文本（T）以及相应的情感标签（L），并以字典形式存储，格式为numpy数组。该数据集适用于多模态情感分析领域的科研工作。

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  • 关于CMU-MOSI的多模态情感分析数据集
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    本数据集为卡内基梅隆大学开发，包含多语言会话文本、音频及视频信息，用于研究基于自然对话的情感分析。 CMU-MOSI数据集是一个多模态情感分析的数据集合。它使用预训练的BERT模型来编码文本模式，利用Librosa处理音频部分，并通过Open Face2.0对视频进行编码，最终以pkl文件的形式保存下来。每个样本包括编号（ID）、视频（V）、音频（A）、文本（T）以及相应的情感标签（L），并以字典形式存储，格式为numpy数组。该数据集适用于多模态情感分析领域的科研工作。
     
  • 多模态情感分析框架MultiModalSA：针对CMU-MOSEI的数据模型优化
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    简介：本文介绍了一种名为MultiModalSA的情感分析框架，专注于改进和优化针对CMU-MOSEI数据集的表现，结合了音频、视频及文本信息进行综合分析。 多模态CMU-MOSEI的多模态情感分析体系结构包括四种不同的多模式架构以及用于CMU-MOSEI的情感分析的相关培训和测试功能。在数据文件夹中，提供了转录和标签以供标准训练、验证和测试使用。可以下载文本模式下的BERT嵌入、音频模式下的COVAREP功能以及视频模式下的FACET功能。
     
  • 关于评论的情感数据分析集
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    此数据集包含丰富多样的用户评论文本及其相应情感标签，旨在为研究者提供资源以分析和理解公众情绪及偏好。 这个数据集采用xls格式，包含了评论的情感分析内容。尽管规模较小，但它非常适合用来验证模型和进行实验。
     
  • 与疫情有关的NLP情感分析数据集
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    本数据集专注于收集和分析疫情期间各类文本信息的情感倾向，旨在通过自然语言处理技术揭示公众情绪变化趋势。 这是一个包含6种情感分类的数据集：{angry: 0, happy: 1, neutral: 2, surprise: 3, sad: 4, fear: 5}，大约有三万多条数据。
     
  • 情感数据分析集
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    《情感数据分析集》汇集了各类文本数据的情感分析结果与研究方法，旨在为研究人员和开发者提供一个深入理解人类情绪表达及情感趋势的有效工具。该数据集广泛应用于社交媒体监控、市场调研和个人心理健康评估等领域，助力于精准洞察公众意见和需求变化。 数据集包括书评、影评以及商品评价，并且包含以Excel格式呈现的数据。
     
  • 情感数据分析集
    优质
    《情感数据分析集》汇集了各类文本数据的情感分析结果及方法，旨在帮助读者理解与应用自然语言处理技术来挖掘公众情绪趋势和市场反馈。 情感分析的数据集由斯坦福大学收集。
     
  • 情感分析数据集
    优质
    情感分析数据集是一系列用于训练和评估机器学习模型识别文本中情绪倾向性的标注语料库。 情绪分析数据集Esterepositóriocontém包含的数据集可用于分类和情感分析。
     
  • 情感数据分析集
    优质
    《情感数据分析集》是一部全面解析和应用情感分析技术的作品。书中不仅涵盖了理论知识，还提供了实际案例与工具介绍，帮助读者深入理解并有效运用情感数据挖掘技术，以洞察消费者情绪变化、优化产品服务等。 情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，旨在识别并分类文本中的情绪、态度或情感倾向。一个名为“情感分析数据集”的资源专为研究与开发相关算法而设计，内含大量带有标签的文本资料，这些标签标识了每段文字的情感极性，如正面、负面或中立。 在实际应用中，该技术被广泛用于社交媒体监测、产品评论分析、客户服务评价及舆情监控等场景。通过解析用户的反馈意见，企业能够深入了解消费者对其商品或服务的真实感受，并据此做出改进决策。 数据集通常包括两大部分：训练集和测试集。前者用来构建并训练机器学习模型，每个样本都包含一段文本及其相应的情感标签；后者则用于评估模型性能，确保其在未见过的数据上也能准确预测情感倾向。 此情感分析数据集中，“Sentiment-Analysis-Dataset-main”可能是主目录名，里面可能包括多个子文件或子目录。常见的结构如下： 1. **训练集（Training Set）**：包含如`train.csv`等一个或多个文件，每行代表一个样本，并含有文本内容和对应的情感标签。 2. **测试集（Test Set）**：同样地，“test.csv”格式与前者一致但无情感标签信息，用于模型性能评估。 3. **词汇表（Vocabulary）**：“vocabulary.txt”，列出所有可能出现的单词，有助于构建词袋或TF-IDF向量。 4. **预处理脚本（Preprocessing Scripts）**：可能包括Python脚本以清理和准备文本数据，如去除停用词、标点符号及数字，并执行词干提取等操作。 5. **模型定义（Model Definitions）**：如果包含预训练模型，则有其配置文件与权重信息。 6. **评估脚本（Evaluation Scripts）**：用于计算精度、召回率和F1分数等性能指标的Python脚本。 7. **文档说明（Documentation）**：“README.md”或“dataset_description.txt”，详细描述数据集结构及使用方法。 为了有效利用该资源，首先下载并解压文件。然后借助如pandas库加载文本，并进行预处理和特征构建工作，例如词嵌入或TF-IDF向量化。接下来选择合适的机器学习模型（如朴素贝叶斯、支持向量机等）或者深度学习架构（CNN, RNN 或 Transformer），训练后用测试集评估其性能并根据反馈优化改进。 该情感分析数据集为研究人员和开发者提供了一个实践与完善算法的平台，有助于推进自然语言处理技术的进步。通过大规模文本资料的学习过程，模型能够更精准地理解人类情绪差异，并进一步提升人机交互智能化水平。
     
  • Sentiment140情感分析数据集
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    Sentiment140数据集是一个包含超过一百万条推文的数据集合，用于进行情感分析研究。每条记录都标注了正面或负面情绪，便于训练机器学习模型识别社交媒体上的公众情绪倾向。 该数据集包含了1,600,000条从推特爬取的推文，适用于情感分析的相关训练。它包含两个文件：测试集和训练集。这些文件均无表头，并按照以下顺序排列： （1）推文的情感标签（polarity），其中 0 表示负面情绪，2 表示中立态度，4 则表示正面情绪； （2）推特的ID； （3）发布日期与时间：例如 Sat May 16 23:58:44 UTC 2009； （4）查询关键词 (query)，若无相关查询，则显示为 NO_QUERY； （5）发帖用户名称，如 robotickilldozr； （6）推文的具体内容。