在利用CMU-MOSI数据集进行电影情绪分析之前,我们首先需要对数据进行预处理。这包括文本分词、文本向量化、音频处理和视频处理等步骤。文本分词将文本分解为单独的单词或短语,以便进行进一步的处理。文本向量化将分词后的文本转换为数值向量,以便输入到我们的深度学习模型中。音频处理和视频处理则是将音频和视频数据转换为特征...
第一步:数据准备和预处理 在使用CMU-MOSI数据集进行情感分析之前,我们首先需要对数据进行准备和预处理。这包括加载音频样本、提取特征并进行标准化等步骤。通过这些步骤,我们可以将音频数据转换为适合情感分析模型使用的格式。 第二步:情感表达分析 在情感表达分析中,我们将使用情感词汇本体库(Sentiment Lexicon)和情感强...
CMU-MOSI数据集的目标是通过多模态数据来建立情感和意见分析的模型。它提供了丰富的信息,可以用于情感分析、情感强度预测、意见挖掘等任务。数据集包含了以下几个方面的信息: 1. 视频片段,数据集中包含了大量的视频片段,每个片段都是从YouTube上获取的。这些片段来自不同的主题和领域,涵盖了丰富的情感和意见。 2. ...
CMU-MOSI:包含来自多个视频平台的视频剪辑,每个剪辑都附有相应的文本描述、面部表情和声音特征,以及情感标注和情绪标注。 CMU-MOSEI:作为CMU-MOSI的升级版,CMU-MOSEI数据集规模更大,包含来自1000名不同演讲者的22852个带注释的视频剪辑,覆盖了更广泛的主题和情感表达。 多模态融合方法 多模态情感分析的核心在于如何将...
本篇中,将介绍六种典型的多模态情感分析方法,用到的数据集CMU-MOSI和CMU-MOSEI,文末附下载链接, 下面一起来看看吧! 1融合⽅式简介 (1)早期融合 早融合策略(EarlyFusion)是在特征层次进行融合的策略。在将特征输入的同时就将不同的模型特征进行融合。