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会话情感识别技术及最新数据集与模型更新

emotion recognitionCOSMICTL-ERCDialogueGCNRECCONGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
distilbert-base-uncased-go-emotions-student - 面向GoEmotions数据集的高效情感分类模型
GithubGoEmotionsHuggingface开源项目文本分类模型模型蒸馏语言模型零样本分类
该模型运用未标注GoEmotions数据集，利用零样本学习技术进行精炼。尽管其性能可能略逊于完全监督下的模型，但它展示了如何将复杂的自然语言推理模型简化为高效的模型，以便在未标注数据上进行分类器训练。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据，为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集，适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时，平台更新最新数据集，助您获取行业前沿资源。
MELD - 用于情感识别研究的多模态对话数据集
GithubMELD多方对话多模态情感识别对话数据集开源项目情感标注
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。
robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型，实现对社交媒体和客户反馈的精确分析
GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析
模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练，可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化，支持五个情感分类，准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。
awesome-chatgpt-dataset - 综合性AI对话数据集资源助力自定义语言模型训练
ChatGPTGithub开源项目指令调优数据集训练语言模型
awesome-chatgpt-dataset项目汇集了多样化的人工智能对话数据集资源。该项目囊括了不同规模、语言和领域的高质量指令数据，范围从数千到数百万条不等，涵盖多语言、代码生成、视觉对话等多个方面。这些数据集为研究人员和开发者提供了训练和优化大型语言模型的重要素材，有助于推动更智能、更多元化的AI对话系统的发展。
EEG-To-Text - 脑电波解码实现文本生成及情感分析
EEG解码GithubZuCo数据集开源项目神经语言处理脑电图转文本零样本情感分类
EEG-To-Text项目探索脑电波解码技术，实现开放词汇文本生成和零样本情感分类。该项目基于ZuCo数据集，利用神经网络模型将脑电波信号转换为文本并进行情感分析。这项技术可能为人机交互、辅助沟通和认知科学研究提供新的研究方向。
ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源
ChatGLM2-6B，基于GLM技术开发的中英双语对话模型，1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果，支持长达32K的上下文长度，新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用，如聊天机器人和客服AI，提供技术支持与灵活部署方案。
sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理
sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型，用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估，提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上，其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型，平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署，也可作为进一步微调的基础。
L-SVD - 推动人工智能情感分析研究的大规模视频数据集
GithubL-SVD开源项目情感识别机器学习深度学习视频数据集
L-SVD数据集包含20,000多个短视频片段，涵盖8种人类情绪，为情感识别研究提供重要资源。该数据集特点包括精确的情感标注、统一的视频质量和全球社区参与。L-SVD致力于推动认知科学、心理学、计算机科学和医学等领域的研究，为情感AI、机器学习和深度学习的发展奠定基础。
MMDialog - 推进多模态开放域对话研究的大规模数据集
GithubMMDialog多模态对话数据集大规模数据开放域对话开源项目自然语言处理
MMDialog是一个包含丰富文本和图像信息的大规模多轮对话数据集。它提供详细的数据统计、格式说明和评估方法，适用于多模态开放域对话研究。学术研究人员可通过申请流程获取该数据集，用于非商业性研究。MMDialog为自然语言处理领域的多样化对话任务研究提供了重要资源。
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