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。

相关问题

多模态大模型情感分析综述

多模态大模型情感分析是一种结合了文本（如语言）和非文本（如图像、视频或音频）输入的情感识别方法。它是利用深度学习技术，特别是那些设计用于处理多种类型数据的模型，如Transformer架构，对用户生成的内容进行全方位理解，从而更准确地捕捉到情感信息。

这种技术的综述通常会包含以下几个方面：

1. **模型架构**：介绍如何将语言模型（如BERT、XLNet等）与视觉模型（如ResNet、VGG等）或多模态融合网络（如ViLBERT、M6等）结合起来，形成一个多通道输入的模型。

2. **特征融合**：探讨如何有效地整合文本和非文本特征，例如词嵌入与视觉特征的映射和交互。

3. **预训练与微调**：说明预训练在大规模单模态数据集（如ImageNet、Text8等）上初始化模型，然后在多模态任务上进行针对性微调的过程。

4. **评估指标**：关注常用的评估情感分析性能的指标，如准确率、F1分数、AUC-ROC等，以及可能存在的跨模态一致性或异质性挑战。

5. **应用场景**：包括社交媒体分析、产品评论分析、市场情绪监测、甚至跨语言的情感理解等。

6. **挑战与未来方向**：探讨多模态情感分析中的难点，如模态间信息不对齐、噪声干扰，以及如何进一步提高模型的泛化能力和解释性。