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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。

transfer-learning-conv-ai - 使用迁移学习构建最先进的对话式 AI
Conversational AIGithubHuggingFaceOpenAI GPTTransfer Learning开源项目预训练模型
transfer-learning-conv-ai项目提供了一套完整的代码库,使用OpenAI GPT及GPT-2模型通过迁移学习技术培训对话型AI代理。用户可以在1小时内完成模型训练,还可以直接使用预训练模型。本代码库支持在单GPU或多GPU下训练,并兼容Docker环境。适合参与NeurIPS 2018对话竞赛。
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。
korean_sentiment_analysis_kcelectra - 基于KcELECTRA的韩语情感分析模型及其结果
GithubHuggingfacekorean_sentiment_analysis_kcelectra开源项目情感分析机器学习模型深度学习自然语言处理
该页面详细介绍了微调后的KcELECTRA-base-v2022模型在韩语情感分析中的应用。模型在评估集上实现了损失值0.9718、微平均F1分数70.7183和准确率0.7072。使用Adam优化器和线性学习率策略进行训练,关键参数包括学习率2e-05和总批次大小256。该项目为需要实施韩语情感分析的开发者提供了实用的模型性能提升和优化范例。
dreamtalk - 音频驱动的表情丰富说话头像生成系统
AI表情生成DreamTalkGithub开源项目扩散模型生成说话人头像音频驱动
DreamTalk是一个创新的音频驱动说话头像生成系统,采用扩散概率模型技术。该系统能生成高质量、表情丰富的说话头像视频,适应多种说话风格。DreamTalk在处理歌曲、多语言语音、噪声音频和非常规肖像等多样化输入时表现优异。通过结合扩散概率模型,DreamTalk实现了准确的唇形同步和生动的面部表情,为不同说话风格提供了灵活支持。
dialogbot - Dialogbot 实现多类型对话模型的开源项目
AIDialogBotGithub人机对话系统对话模型开源项目聊天机器人
Dialogbot 是一个涵盖问答型、任务型和聊天型多种对话模型的开源项目,能够实现高效的对话解决方案。它支持计算语句相似度、网络检索、任务导向和 GPT2 生成模型,并适用于各种场景。无论是知识领域的问答,还是人性化的聊天,Dialogbot 都能够智能地提供应对方案,并支持灵活的模型训练和调整,提高对话系统的精确性与可扩展性。
emeltal-collection - Emeltal开源模型仓库集成多款GGUF格式AI模型
EmeltalGithubHugging FaceHuggingface人工智能模型开源代码开源项目机器学习模型
emeltal-collection是一个GGUF格式AI模型仓库,集成了Dolphin、DeepSeek Coder等多个开源模型。模型参数规模从1.1B到72B不等,涵盖代码生成和对话等功能。该仓库旨在确保Emeltal项目所需模型的长期可用性,所有模型使用需遵循原始许可协议。
ParlAI - 全面的开源对话研究与开发平台
GithubParlAI人工智能对话研究开源项目机器学习自然语言处理
ParlAI是一个综合性的对话研究和开发平台。该框架集成了100多个对话数据集,涵盖开放域聊天、任务导向对话及视觉问答等多个领域。ParlAI提供了丰富的参考模型和预训练模型,支持与众包平台和即时通讯应用的集成,并具备创建自定义智能体和多任务训练的功能。其多模态支持为研究人员提供了便利的对话系统研究环境。
Tianji - 开源人情世故AI系统 助力提升社交技能
Github人工智能人情世故大语言模型天机开源项目
天机是一个开源的人工智能系统,专注于人情世故领域的应用开发。该项目涵盖敬酒、说话技巧等传统社交场景,通过prompt工程、AI游戏、智能体和知识库等多种技术路线,为用户提供全面的社交能力提升方案。天机项目还包括从数据收集到模型微调的全流程开发经验,旨在推动人情世故在AI领域的应用研究。作为开源项目,天机提供了从数据收集、模型训练到应用部署的完整技术路线,为研究人员和开发者提供了宝贵的实践资源。
CDial-GPT - 大规模中文短文本对话数据集及中文预训练对话模型
CDial-GPTGithubLCCC中文对话数据集对话生成开源项目预训练模型
CDial-GPT 借助丰富的中文对话数据集和创新的机器学习技术为语言模型预训练提供解决方案。平台提供多样化的预训练模型,便于微调和实际应用,同时支持通过 HuggingFace 访问,适用于多场景如客服自动化和聊天机器人,推进中文自然语言处理的发展。
tensorflow-101 - 面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用的深度学习教程
GithubTensorFlow年龄和性别预测开源项目情感识别深度学习面部识别
该项目提供详尽的深度学习教程,包括面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用。用户可以获取源代码和逐步教程,并使用Kaggle数据集进行训练。涵盖先进的识别模型如VGG-Face、FaceNet和DeepFace,适用于大规模数据集。此项目为深度学习开发者提供全面的学习资源,从基础到实战。
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