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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。

alfred - 视觉语言导航家庭任务智能代理基准
AIALFREDGithub开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
ALFRED是一个用于训练和评估智能代理的基准数据集,模拟家庭环境中的日常任务。它结合自然语言指令和第一人称视觉信息,包含长序列操作和不可逆状态变化,更贴近真实场景。项目提供数据集、代码和工具,支持视觉语言导航和任务完成系统的研发。ALFRED还维护公开排行榜,便于研究人员比较不同模型的性能。
bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型
F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型
bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示,其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台,该模型实现高效的情感文本分类,适用于社交媒体内容分析,特别是在Twitter环境中,为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。
MeloTTS-English-v3 - 多语言实时文本转语音系统 支持CPU推理
GithubHuggingfaceMeloTTS多语言支持实时推理开源项目文字转语音模型
MeloTTS-English-v3是一个多语言文本转语音系统,支持多种语言和口音,包括美式、英式、印度式和澳大利亚式英语,以及西班牙语、法语、中文、日语和韩语。该项目特点包括混合中英文支持和CPU实时推理能力。用户可通过Python代码或MyShell平台使用MeloTTS。项目采用MIT许可证,开源社区可自由贡献。
MINT-1T - 万亿级开源多模态数据集推动AI研究
GithubMINT-1T图文数据多模态数据集开源数据开源项目海量数据
MINT-1T是一个大规模开源多模态数据集,包含1万亿文本标记和34亿张图像,比现有开源数据集规模扩大约10倍。该数据集首次纳入PDF和ArXiv论文等新数据源,提供HTML、PDF和ArXiv等多个子集。MINT-1T旨在为大规模多模态AI模型研究提供丰富的训练资源,其规模和多样性有望促进多模态AI技术的发展。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
LanguageBind - 通过语言绑定实现跨模态语义对齐
GithubLanguageBind多模态开源项目视频语言零样本分类预训练
LanguageBind是一种基于语言的多模态预训练方法,通过语言将不同模态进行语义关联。该方法引入了VIDAL-10M数据集,包含1000万条视频、红外、深度、音频及对应语言数据。通过多视角增强的语言描述训练,LanguageBind在多个跨模态任务上实现了先进性能,无需中间模态即可完成跨模态语义对齐。
sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径
GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理
该页面介绍了中文情感分析的三种类型:基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法,并展示了四种实现方式:词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。
visualglm-6b - 中英文图像交互的多模态对话模型
GithubHuggingfaceVisualGLM-6B图像生成多模态对话开源项目模型语言模型预训练
VisualGLM-6B是一个多模态对话模型,支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B,有78亿参数,通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练,并在长视觉问答数据上微调,以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型,同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。
efaqa-corpus-zh - 开源中文心理咨询对话数据集
Github人工智能对话数据开源项目心理咨询语料库标注研究用途
efaqa-corpus-zh是一个包含20,000条标注数据的中文心理咨询对话语料库,为人工智能在心理咨询领域的应用提供支持。该数据集包含多轮对话内容和分类信息,涵盖学业、职场、家庭等多种心理问题。项目提供详细的数据格式说明和标签定义,研究人员可通过购买证书获取使用权限。作为目前最大的公开中文心理咨询对话数据集,efaqa-corpus-zh为相关研究提供了宝贵的语料资源。
videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型
GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理
VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互,可主动更新响应,如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据,并采用并行化推理技术实现高速处理,在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色,能高效处理长达10分钟的视频,为视频理解与交互领域带来新的可能性。
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