除了人工客服的多模态数据集，还有哪些多模态数据集？

根据我的了解，除了人工客服的多模态数据集，还有以下几个多模态数据集：
1. IEMOCAP：包含音频、视频和文本数据，用于情感识别和情感表达分析。
2. EmoReact：包含音频、视频和生理数据，用于情感识别和情感表达分析。
3. AffectNet：包含图像和文本数据，用于情感识别和情感表达分析。
4. CMU-MOSEI：包含音频、视频和文本数据，用于情感和情绪分析。
5. CMU-MOSI：包含音频、视频和文本数据，用于情绪分析。
以上是一些常见的多模态数据集，它们都可以用于情感、情绪等方面的研究和分析。如果您需要更多的多模态数据集，可以在相关领域的会议、期刊等论文中查找。

相关问题

人工客服的多模态数据集

根据我的了解，目前已经有一些人工客服的多模态数据集被公开。以下是其中两个比较知名的数据集：

1. MMD（Multi-Modal Dialogue）数据集：该数据集由微软亚洲研究院发布，包含了来自真实人工客服对话的多模态数据，包括文本、音频和视频。数据集中的对话主要涉及到客户的问题咨询和客服的回答，涵盖了多个领域，如电商、旅游、金融等。该数据集可以用于多模态对话系统的研究和开发。

2. MultiWOZ数据集：该数据集由剑桥大学发布，包含了来自人工客服对话的多轮对话数据，涉及到餐厅预订、酒店预订、景点推荐等多个领域。数据集中的对话包含了文本、音频和视频等多种模态，可以用于多模态对话系统的研究和评估。

以上是我了解到的两个人工客服的多模态数据集，希望能对您有所帮助。

乳腺多模态数据集超声

乳腺多模态数据集超声是一种用于乳腺癌研究的数据集，它包含了多种不同模态的图像数据，其中包括超声图像。这个数据集的目的是为了帮助医学研究人员和医生更好地理解和诊断乳腺癌。

乳腺多模态数据集超声通常包含了来自不同患者的乳腺超声图像，这些图像可以通过不同的扫描方式和参数获得。这些超声图像可以提供关于乳腺组织结构、异常区域和肿瘤等信息。

通过对乳腺多模态数据集超声的分析和研究，医学研究人员可以探索不同模态图像之间的关联性，进一步提高乳腺癌的诊断准确性和治疗效果。此外，这个数据集还可以用于开发和评估乳腺癌诊断算法和人工智能模型。