多模态对话情感分析数据集

多模态对话情感分析数据集是用于研究多种模态（如文本、图片、语音等）对话情感分析的数据集。其中包含了多种模态的数据，可以用于训练和测试多模态情感分析模型。以下是两个常用的多模态对话情感分析数据集：

1. Affect-Net：包含了超过1万个视频和图片，每个视频和图片都有对应的情感标签，可以用于训练和测试多模态情感分析模型。

2. MELD：包含了超过1.2万个对话，每个对话都包含了文本、音频和视频三种模态，每个模态都有对应的情感标签，可以用于训练和测试多模态情感分析模型。

相关问题

社交情感分析多模态数据集

社交情感分析多模态数据集是用于多模态情感分析任务的数据集，其中包含了文本、图像、视频等多种模态的数据。＊＊＊＊＊＊的视频片段，每个片段都有对应的文本和音频信息。该数据集被广泛用于多模态情感分析任务的研究。

2. MELD数据集：该数据集包含了来自于电影对话的文本、音频和视频信息。该数据集被用于评估多模态情感分析模型的性能。

3. IEMOCAP数据集：该数据集包含了来自于电影对话的音频和视频信息，以及对应的文本转录。该数据集被广泛用于情感识别和情感分析任务的研究。

以上是一些常用的社交情感分析多模态数据集，它们可以帮助研究人员评估多模态情感分析模型的性能，并推动多模态情感分析任务的发展。

多模态对话情感识别最新工作

最近的研究表明，多模态对话情感识别的最新工作主要集中在以下几个方面：

1.多模态数据集的构建：为了训练和评估多模态情感识别模型，研究人员正在构建包含语音、文本和视频等多种模态数据的数据集。

2.多模态情感表示学习：针对多模态数据的特点，研究人员正在探索如何学习有效的多模态情感表示，以便更好地捕捉不同模态之间的关系。

3.多模态情感融合方法：为了将不同模态的情感信息整合在一起，研究人员正在提出各种多模态情感融合方法，例如基于注意力机制的融合和多任务学习方法。

4.跨语言多模态情感识别：由于语言和文化差异的存在，跨语言多模态情感识别成为了一个热门的研究方向。研究人员正在探索如何将多种语言和文化背景下的情感信息融合在一起。

5.实时多模态情感识别：为了满足实际应用场景的需求，研究人员正在开发实时多模态情感识别系统，以便能够在实时对话中准确地识别和响应情感信息。