家庭暴力情绪检测系统的完整报告——基于Transformer的机器学习与深度学习课程设计报告

简介：
本报告探讨了利用Transformer模型开发家庭暴力情绪检测系统的设计与实现，结合机器学习和深度学习技术，旨在有效识别并预防家庭暴力事件。 本项目旨在设计一系列课程（包括机器学习、人工智能及深度学习），并基于Transformer架构开发家庭暴力情绪检测系统，并撰写详细的系统报告。该报告将涵盖系统的开发背景、技术选择、实施过程、测试阶段以及最终总结等多方面的实战记录。 在数据集的选择上，我们采用了CMU-MOSI和IEMOCAP两个权威的数据来源，结合了包括Transformer架构及Adam优化器在内的多种深度学习算法和技术手段。通过这些先进的方法论，系统能够有效识别并分析用户输入的信息中的情感状态，并提供相应的预警机制以保护受害者的权益。 该系统的推出被视为解决家庭暴力问题的一项重要创新实践，在预防和减少暴力事件的发生方面具有显著作用，同时有助于促进社会的和谐与进步。