多模态情感分析项目：ResNet+BERT融合方法源码与数据集

资源摘要信息:"本项目旨在通过使用ResNet+BERT的多种融合方法实现多模态情感分析，为计算机相关专业的学生、教师以及企业员工提供一个稳定可靠且具有拓展空间的人工智能课程实验源码、数据集和项目说明。项目基于Hugging Face和torchvision库，实现了五种不同的融合方法（包括两种Naive方法和三种Attention方法），并以.zip压缩包形式提供包含项目所有必要文件和资源的完整项目结构。 主要知识点涵盖： 1. 多模态情感分析（Multimodal Sentiment Analysis）：这是人工智能领域的一个高级课题，涉及到从多种类型的数据源中提取情感倾向的技术，如文本、图片、语音等。通过分析这些数据的组合，可以更加准确地识别和理解用户表达的情感。 2. ResNet（残差网络）：是一种深度卷积神经网络架构，广泛用于图像识别和分类任务中。ResNet通过引入残差学习框架有效解决了深度网络训练中的梯度消失问题。 3. BERT（双向编码器表示从变换器）：是当前自然语言处理（NLP）领域的前沿技术，通过预训练和微调的方式对语言进行建模，可以被用于诸如情感分析等文本相关的任务。 4. 融合方法（Fusion Methods）：本项目包含了五种不同的模型融合策略，其中包含两种简单的Naive融合和三种基于注意力机制的融合方法。这些方法旨在将来自不同模态的信息进行有效结合，以提高情感分析的准确性。 5. PyTorch和torchvision：本项目使用PyTorch框架和torchvision库来构建和训练深度学习模型。PyTorch是一个开源的机器学习库，基于Python语言，提供了强大的GPU加速的深度学习功能。torchvision则包含了用于计算机视觉任务的常见数据集和模型。 6. Hugging Face库：在自然语言处理领域，Hugging Face提供了一个易于使用的transformers库，该库集成了大量预训练的BERT模型和其他NLP模型，并提供了大量的预训练模型和预训练的分词器。 7. 项目结构和文件说明： - Config.py：包含项目配置信息的文件。 - main.py：主程序入口文件，包含代码执行的主要逻辑。 - 项目说明.md：提供项目文档说明，包括项目背景、使用方法、实验步骤等。 - requirements.txt：列出所有必需的Python库和版本号。 - Trainer.py：负责模型训练的代码模块。 - data：存放训练和测试数据的文件夹。 - Models：包含实现不同融合方法的模型代码。 - src：存放源代码。 - utils：包含一些工具函数和API接口的代码。 - Models：包含模型相关的Python文件，如CMACModel.py、HSTECModel.py等。 8. 依赖库和版本要求： - chardet==4.0.0：用于字符编码自动检测。 - numpy==1.22.2：用于科学计算的库。 - Pillow==9.2.0：Python图像处理库。 - scikit_learn==1.1.1：一个用于数据挖掘和数据分析的库。 - torch==1.8.2：PyTorch库。 - torchvision==0.9.2：PyTorch的计算机视觉库。 - tqdm==4.63.0：用于显示进度条的库。 - transformers==4.18.0：Hugging Face的transformers库。 在使用过程中，若遇到任何问题或需要提出建议，可通过私信进行沟通。此外，项目鼓励二次开发，希望用户能够在实验中获得乐趣和灵感，并欢迎分享反馈。"