多模态情感分析：ResNet+BERT特征融合实战项目源码及数据集

资源摘要信息:"该资源是一个关于多模态情感分析的项目，它结合了深度学习和自然语言处理中的两种重要模型：ResNet和BERT。ResNet，即残差网络，是一种在图像识别领域取得突破的卷积神经网络架构；BERT，即双向编码器表示，是一种预训练语言表示模型，广泛应用于文本处理任务。项目通过结合这两个模型，实现了多种特征的融合方法，进而进行多模态情感分析。 项目特点如下： 1. 教学实验性：该资源专为计算机相关专业的学生设计，适合于课程设计、期末大作业等教学活动中，也适用于初学者学习人工智能技术。 2. 可靠性：项目代码经过严格测试，确保稳定可靠，用户可以直接运行和使用。 3. 可扩展性：项目不仅可作为学习材料，还可供有一定基础的开发者进行二次开发，以实现更多功能。 4. 实用性：该资源能够作为实际项目开发的演练，对于专业教师和企业员工也有一定的参考价值。 5. 交流性：用户在使用过程中遇到问题或有建议时，可以通过私信与项目开发者进行沟通和交流。 资源的文件结构包含以下内容： - 项目说明.md：提供项目的详细说明文档，帮助用户快速了解项目内容和运行方式。 - main.py：项目的主要执行脚本，用于启动多模态情感分析的程序。 - Trainer.py：负责模型训练的脚本，提供训练过程中的一些配置选项和监控机制。 - Config.py：包含项目配置参数的文件，用于配置模型训练和实验的细节。 - 说明.txt：简要说明项目的文件和使用方法。 - requirements.txt：列出项目依赖的Python库和包，以确保用户环境的兼容性。 - src：包含项目源代码的目录，用户可以在此目录下查看和修改代码。 - data：存放数据集的目录，包含训练和测试所需的数据文件。 - utils：提供各种辅助函数和工具的目录，有助于代码的模块化和重用。 - 项目源码提交备份：可能是项目在某个阶段的备份文件，便于用户查看或恢复到之前的版本。 该项目的标签"ResNet BERT 多种特征融合方法 多模态情感分析 数据集"提供了几个关键点： - ResNet：在图像特征提取中的应用。 - BERT：在文本特征提取和语义理解中的应用。 - 多种特征融合方法：在不同模态数据（如文本和图像）之间如何结合特征。 - 多模态情感分析：结合多种类型数据进行情感倾向性的分析。 - 数据集：项目所使用的数据集，对于项目的重要性不言而喻。 综上所述，该资源是一个集成了教学、研究和实践的多模态情感分析项目，能够满足不同层次用户的需求，既适合作为学术研究和实验材料，也适合作为编程学习的实践项目。"