高分多模态情感分析项目：ResNet+BERT融合方法源码及数据集

资源摘要信息:"本资源是一个关于多模态情感分析的项目，使用了深度学习模型ResNet和BERT，以及多种融合方法来实现。项目代码已经过本地编译，可以直接运行，且已经过专业评审，评分高达95分以上，表明项目的质量非常高。 多模态情感分析是通过分析来自多个不同模态（如文本、图像、声音等）的数据来识别和分析情感的一种方法。这种方法可以帮助我们更准确地理解情感表达，因为它不仅仅依赖于单一的模态，而是结合了多种模态的信息。 ResNet（残差网络）是一种深度神经网络架构，主要用于图像识别和分类任务。它通过引入残差学习框架，解决了深度网络训练中的梯度消失问题，使得网络可以更深，从而提高模型的性能。 BERT（双向编码器表示的Transformer）是一种基于Transformer的预训练模型，主要用于处理自然语言处理任务。它通过双向Transformer来理解语境信息，从而提高模型在多种语言理解任务中的表现。 在本项目中，ResNet和BERT被用来分别处理图像和文本数据。然后，通过多种融合方法将这两种模态的数据融合起来，进行情感分析。这种融合方法可以提高情感分析的准确性，因为它结合了图像和文本两种模态的信息。 本项目的内容已经经过助教老师的审定，难度适中，能够满足学习和使用需求。如果有需要，可以放心下载使用。" 文件名称列表中的"ResNet+BERT的多种融合方法实现的多模态情感分析"，表明本项目是一个结合了ResNet和BERT的多模态情感分析项目，使用了多种融合方法。具体融合方法可能包括但不限于特征级融合、决策级融合等。 本项目的标签包括"bert"、"多种融合方法实现的多模态情感分析"、"基于BERT+ResNet"、"多模态情感分析"、"期末大作业"，表明本项目是一个与深度学习、自然语言处理、图像处理、多模态数据分析等相关的项目，适合用于学习和研究。