CMU-MOSEI数据集是目前最大的MSA数据集之一,具有sentiment和emotion两个标签,sentiment标签的数值在[−3,3]之间,主要用来衡量是情绪的positive和negative的程度。emotion标签包含愤怒、开心、悲伤、惊讶、害怕和厌恶6个类别,取值在[0,3]之间,用来衡量emotion的显著程度。下图展示了CMU-MOSEI的标签分布 查阅一些信息后发...
CMU-MOSI和CMU-MOSEI是多模态情感分析中常用的数据集。 CMU-MOSI:包含来自多个演讲者的视频剪辑,每段剪辑都有对应的文本、语音和视觉信息,以及相应的情感标注。 CMU-MOSEI:作为CMU-MOSI的升级版,包含更多数据,涵盖更广泛的情感标注和情绪标注,包括高兴、悲伤、生气等六种情绪。 数据集的下载地址:CMU-MOSI和CMU-MOS...
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。
再使用CMU-Multimodal SDK Version 1.2.0提取CMU- Mosei数据集的特征时,程序运行到一半叫我“Please input dimension namescomputational sequence version for computational sequence: ” 该输入什么?本帖最后由 于2024-11-15 17:43:49 编辑 雨落无痕 帖子 6 回复 632 您好,从描述上看,似乎是需要输入相关的数据...
CMU-MOSEI的多模态情感分析体系结构。 描述 该信息库包含四种多模式体系结构以及用于CMU-MOSEI的情感分析的相关培训和测试功能。 在数据文件夹中,提供了转录和标签,以用于的标准培训,验证和测试语句。 可以通过以下链接下载BERT嵌入(文本模式),COVAREP功能(音频模式)和FACET功能(视频模式): BERT嵌入: ://drive.google...
Unimodal Feature-level improvement on Multimodal CMU-MOSEI Dataset: Uncorrelated and Convolved Feature SetsEMOTION recognitionCONVOLUTIONAL neural networksFEATURE selectionRANK correlation (Statistics)RANDOM forest algorithmsThis work was supported by the Government of Chile through "Proyecto Fondecyt R...
MultiModal Sentiment Analysis architectures for CMU-MOSEI. Description The repository contains four multimodal architectures and relative training and test functions for sentiment analysis on CMU-MOSEI. Inside the data folder, transcriptions and labels are provided for the standard training, validation and ...