跑通多模态情感分析Multimodal-Sentiment-Analysis 图文融合实战指南【免费下载链接】Multimodal-Sentiment-Analysis多模态情感分析——基于BERTResNet的多种融合方法项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Multimodal-Sentiment-Analysis用户发了一条带图吐槽系统却只读到了文字情感判断自然偏了。Multimodal-Sentiment-Analysis 解决的就是这个问题RoBERTa 读文本、ResNet50 读图像内置 5 种多模态融合策略对图文输入输出 3 类情感标签。项目自带训练脚本和示例数据跟着下面 4 步就能跑起来。 项目速览做什么对「文本 图像」配对输入做 3 类情感分类技术底座HuggingFace Transformers PyTorch / torchvision文本端 RoBERTa图像端 ResNet50维护者数据学院人工智能课程的实验项目代码量小、结构直接5 种融合模型分别放在Models/目录的 5 个文件里改Config.py一个参数即可切换 多模态情感分析核心能力拆解能处理哪些输入组合图文双模态是默认模式训练/测试时加--text_only或--img_only参数即可退化为单模态方便做消融对比。多模态融合策略怎么选型5 种策略分两档NaiveCat直接拼接和 NaiveCombine加权合并适合当 baselineCMAC跨模态注意力、HSTEC对隐藏状态做 Transformer 编码、OTE对模态输出向量做 Transformer 编码适合追求更高精度。效果有参考数据吗官方 3 分类实验OTE 最高 74.625%NaiveCombine 73.625%HSTEC 73.125%NaiveCat 71.25%CMAC 67.1875%。消融实验里纯文本 71.875%、纯图像 63%说明图像单独信号弱但图文结合仍优于文本单模态。谁需要它多模态情感分析的落地场景电商运营给「商品图 评价文字」的评论做情感打标比纯文本方案多一层证据客服系统用户带图投诉时把图文情绪一起判掉再决定工单优先级多模态方向学习者5 种融合结构跑在同一套数据和训练流程下天然适合做对比实验⚡ 5 分钟上手克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Multimodal-Sentiment-Analysis安装依赖pip install -r requirements.txt注意锁定的是 torch 1.8.2 / transformers 4.18.0新环境可能要自行升级准备数据按 README 指引下载数据集并解压到data/目录仓库里data/train.json可当格式参考开始训练python main.py --do_train --epoch 10 --text_pretrained_model roberta-base --fuse_model_type OTE训练产物会存到output/目录测试时把--do_train换成--do_test再加--load_model_path指向保存的模型即可。延伸阅读Models/5 个融合模型各自的完整实现配合上文架构图对照着看Trainer.py训练、验证、预测主循环想换指标或日志格式从这里改Config.py学习率、batch size、注意力头数等全部超参集中在一个类里如果你正在给带图评论做情感标注建议先用默认配置跑一版 OTE再对照单模态消融结果就能直观看到图像端到底贡献了多少。【免费下载链接】Multimodal-Sentiment-Analysis多模态情感分析——基于BERTResNet的多种融合方法项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Multimodal-Sentiment-Analysis创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考