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会话情感识别技术及最新数据集与模型更新

本页面介绍了会话情感识别技术,包括用于识别会话情感的多种基于PyTorch和TensorFlow的模型,如COSMIC、TL-ERC和DialogueGCN。还提供了最新的多模态多方对话数据集和相关基准数据集,并介绍了识别会话情感原因和对话生成的技术。这些技术通过建模对方状态和跨人际依赖关系来实现情感识别。最新更新包括M2H2数据集和相关基线模型,并链接至其他重要项目和研究。

twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型
GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型
该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型,专注于SemEval 2018情感分析任务,显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169,F1 macro为0.5464,是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务,支持通过Python加载工具进行灵活使用,有助于社交媒体情感解析。
sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练
该情感分析模型基于BERT,在大规模英语语料的自监督训练基础上,具备双向语句理解能力,经过精细调优,专注于文本分类任务,该项目微调BERT模型以进行情感分析,可用于自动提取文本中的情感特征。
DAMO-ConvAI - 达摩院对话式AI研究代码库
DAMO ConvAIGithub人工智能对话AI开源项目自然语言处理阿里巴巴
DAMO-ConvAI是达摩院对话式AI研究的开源代码库,汇集了多项前沿成果。项目在LREC-COLING 2024、EMNLP 2023和ACL 2023等顶级会议上发表论文,并在DSTC11-SIMMC赛道及Spider、SparC、CoSQL等排行榜上名列前茅。DAMO-ConvAI专注于对话系统、自然语言处理和机器学习领域的研究,为开发者提供丰富资源。
wav2vec2-xlsr-greek-speech-emotion-recognition - 基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型
AutoConfigGithubHuggingfaceWav2Vec 2.0希腊语开源项目模型深度学习语音情感识别
这是一个基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型,支持愤怒、厌恶、恐惧、快乐和悲伤五种情绪的识别,准确率达91%。项目提供Python接口,便于集成开发。该模型适用于希腊语语音情感分析研究及应用开发。
BilingualChildEmo - AI模型卡片模板 全面展示模型信息和评估
GithubHuggingfaceModel Card开源项目技术规格机器学习模型模型卡片模型评估
该模型卡片模板全面涵盖AI模型的关键信息,包括基本细节、用途、局限性、训练过程和评估结果等。它为AI研究和开发提供了标准化框架,有助于透明记录和分享模型信息,推动AI技术的负责任发展。模板设计便于快速了解模型特性,适用于研究人员、开发者及相关从业者参考使用。
roberta-base-go_emotions - RoBERTa模型实现28种情感多标签分类
GithubHuggingfaceRoBERTago_emotions数据集text-classification多标签分类开源项目情感分析模型
该模型基于roberta-base,利用go_emotions数据集训练而成,可对文本进行28种情感的多标签分类。模型在测试集上实现0.474的准确率和0.450的F1分数。为提升性能,还提供ONNX版本。研究者可通过Hugging Face Transformers框架便捷应用此模型。值得注意的是,某些情感标签如'gratitude'表现优异,F1值超过0.9,而'relief'等标签表现欠佳,可能与训练数据分布不均有关。通过优化每个标签的阈值,模型的整体F1分数可提升至0.541,显示出进一步改进的潜力。
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。
hubert-large-speech-emotion-recognition-russian-dusha-finetuned - HuBERT模型在俄语语音情感识别上的应用与优化
GithubHuBERTHuggingface俄语开源项目微调模型语音情感识别预训练模型
该项目利用DUSHA数据集对HuBERT模型进行微调,实现了俄语语音情感识别。经优化后的模型在测试集上表现突出,准确率达0.86,宏F1分数为0.81,超越了数据集基准。模型能够识别中性、愤怒、积极、悲伤等情绪类型。项目还提供了简洁的使用示例代码,便于研究人员和开发者将其集成到语音情感分析任务中。
MMSA - 多模态情感分析统一框架助力研究
GithubMMSAPython工具包多模态情感分析开源项目数据集深度学习模型
MMSA是一个多模态情感分析统一框架,集成15种先进MSA模型,支持MOSI、MOSEI和CH-SIMS数据集。框架提供Python API和命令行工具,方便使用。结合MMSA-FET工具包,可进行自定义多模态特征提取实验。MMSA为多模态情感分析研究提供了全面系统的支持平台,助力相关领域的深入研究与创新。
twitter-roberta-base-emotion - 基于RoBERTa的推特情绪识别与分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目情感识别推特数据分析模型深度学习自然语言处理
twitter-roberta-base-emotion是一个基于RoBERTa架构的情绪识别模型,经过5800万条推特数据训练。模型可识别喜悦、乐观、愤怒和悲伤等情绪类型,并通过TweetEval基准进行了微调。支持Python接口调用,适用于文本情感分析任务。
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