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MELD

用于情感识别研究的多模态对话数据集

MELD是一个基于《老友记》电视剧的多模态对话情感识别数据集,包含1400多段对话和13000多句话。数据集融合了文本、音频和视觉信息,每句话标注有7种情绪和3种情感倾向。MELD为多模态对话情感识别研究提供了丰富资源,包括详细统计信息、标注说明和基线模型。该数据集可用于开发情感对话系统等多种应用场景。

DialogStudio - 提供丰富多样的对话数据集和任务意识模型
DialogStudioGithubHuggingface对话开源项目数据集模型
DialogStudio 是一个全面的对话数据集项目,包含大量统一的对话数据集和任务意识模型,支持对单个数据集和大型语言模型的训练。用户可以通过 HuggingFace 轻松下载和使用这些数据集,涵盖从知识驱动到任务导向多个领域。同时,项目进行了高质量的数据集评估,提供了详细的评价标准和评分。DialogStudio 既促进会话 AI 研究,也为模型开发者和数据科学家提供了重要资源,推动该领域的创新与进步。
MeloTTS - 跨语言、多方言的高品质文本转语音库
GithubMeloTTSMyShell.ai多语言开源开源项目文本转语音热门
MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言、多方言文本转语音库,支持包括英语(美国、英国、印度、澳大利亚)、西班牙语、法语、中文(结合英语)、日语和韩语等语种。该库特别适合于CPU实时推断,支持无安装使用,本地安装及自定义数据集训练。加入Discord社区交流,共同探讨与合作。
speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用
Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别
此页面总结了多语言语音数据集,包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域,详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途,帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。
MMBench - 全面评估多模态大模型能力的基准测试
GithubMMBench多模态模型开源项目循环评估视觉语言模型评估基准
MMBench是评估视觉语言模型多模态理解能力的基准测试集。它包含近3000道多项选择题,涵盖20个能力维度,采用循环评估和LLM选项提取等创新方法,提供可靠客观的评估。通过细粒度的能力测试和可重复的评价标准,MMBench为多模态模型开发提供了有价值的反馈。
M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异,为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
MiraData - 长时视频数据集助力AI视频生成研究
GithubMiraData开源项目结构化标注视频数据集视频生成长视频
MiraData是一个为长视频生成任务设计的大规模数据集。其特点包括平均72秒的视频长度和详细的结构化字幕。数据集提供330K、93K、42K和9K四个版本,每个视频配有六类字幕:主要对象、背景、风格、相机运动、简短摘要和详细描述。这些特性使MiraData成为改进长序列视频处理和镜头转换建模的重要资源。
dl-for-emo-tts - 通过深度学习实现情感语音合成
GithubTacotron优化器开源项目情感语音合成数据集深度学习
项目通过深度学习实现情感语音合成,包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略,如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题,但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。
NewsMTSC - 新闻文章多目标情感分析的开源数据集和模型
GithubNewsMTSC开源项目情感分析数据集新闻文章目标依赖情感分类
NewsMTSC是一个针对新闻文章中目标依赖情感分类的开源项目,包含超过11000个来自美国在线新闻媒体政策报道的标记句子。项目提供了名为GRU-TSC的模型,实现了先进的目标情感分类性能。NewsMTSC不仅开放了详细的数据集,还提供了易用的Python包,方便研究人员和开发者进行情感分析。该工具支持多目标情感分类,为新闻文本分析提供了实用的解决方案。
Few-NERD - 大规模精细标注的命名实体识别数据集
BERTFew-NERDGithubfew-shot实体识别开源项目监督学习
Few-NERD是一个大规模精细标注的命名实体识别数据集,包含8种粗粒度类型、66种细粒度类型、188,200个句子、491,711个实体和4,601,223个标记。支持监督学习和少样本学习的三种基准任务。了解数据集的关键功能、最新更新,以及如何获取数据和运行模型的详细指南。
OLMo-1B-0724-hf - Dolma数据集驱动的英语语言模型在性能上的进步
DolmaGithubHuggingfaceOLMo开源项目机器学习模型训练数据语言模型
OLMo 1B July 2024版本采用Dolma数据集,显著提高了HellaSwag等任务的评估表现。兼容HuggingFace Transformers v4.40及以上版本,由Allen Institute for AI开发,提供完整的代码、检查点及训练日志,支持实现文本生成与模型微调。在ARC挑战、BoolQ和HellaSwag等自然语言处理任务中表现出色,适用于研究人员和开发者在语言模型科学领域的进一步探索。
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