下载MOSI数据集和标签的网址

你可以从下面的网址下载MOSI数据集和标签：

http://immortal.multicomp.cs.cmu.edu/raw_datasets/processed_data/mosi/

该网址包含了MOSI数据集和标签的下载链接，以及相关的说明文档。你可以根据需要选择下载不同的数据集和标签。请注意，这些数据集和标签仅供研究和学术用途，不得用于商业目的。

相关问题

CMU-MOSI数据集

CMU-MOSI数据集是一个多模态情感数据集，包括视频、音频和文本数据。该数据集由卡内基梅隆大学的研究人员收集，旨在为情感识别、情感分析和多模态情感分析等任务提供基准数据。该数据集包括超过93小时的视频数据、39个发言人、23,453个句子和约一千万个单词。数据集中的情感标签基于VA-Affect模型的维度，即情感的价值、唤醒和支配。此外，该数据集还包括音频和文本特征，以支持多模态情感分析任务。该数据集已被广泛应用于情感识别、情感分析和多模态情感分析的研究中，是一个非常有用的资源。

可以把mosi数据集调成可以用于llama3模型微调的数据集格式是什么样子的

MOSI (Multimodal Opinion Sentiment Intensity) 数据集是一个多模态的情感分析数据集，通常包含视频、文本和对应的主观评价标签。如果你想将其转换成适合Llama3模型（一种预训练的多模态语言模型）微调的格式，你需要做以下几件事：

1. **分割和预处理**：对原始数据进行分段，每一段对应一段情感解释的上下文。对于文本部分，使用tokenizer将句子编码为token IDs；对于视频，可能需要提取关键帧并转化为视觉特征向量。

2. **标注整理**：确保每个样本有对应的文本描述（通常是转录的语音或字幕），以及一个或多条主观评价标签，如正面、负面或中性情绪强度值。

3. **格式化输入**：创建一个JSON文件，每一行应该包括以下内容：视频ID、音频特征向量、文本序列（token IDs）、以及对应的标签信息。例如，格式可能像这样：

   {
       "video_id": "vid_001",
       "audio_features": [0, 128, ..., 456],
       "text_tokens": [1095, 784, ...],
       "sentiment_labels": {"valence": 0.8, "arousal": 0.6, "dominance": 0.4}
   }

4. **配对数据**：如果MOSI本身已经包含了视频和文本的同步信息，那么直接使用即可。如果没有，需要通过某种方式匹配相应的视频帧和文本片段。

5. **加载到Dataloader**：最后，你需要将这个文件格式的数据加载进PyTorch或TensorFlow的数据迭代器（如DataLoader），以便于模型的训练。