社交情感分析多模态数据集
时间: 2024-02-17 16:57:29 浏览: 28
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。
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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。
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。