多模态情感分析早期融合——基于CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集（文末获取源码）_cmu-mosei dataset

1.数据集介绍

（1）下载地址

https://multibench.readthedocs.io/en/latest/start/datadownload.html

（2）模态介绍

模态有3种（语言，视觉，声音），数据集使用的是已对齐原始raw数据特征。

（3）标签介绍

既有情感标注又有情绪标注。情感标注是对每句话的7分类的情感标注，作者还提供了了2/5/7分类的标注。情绪标注是包含高兴，悲伤，生气，恐惧，厌恶，惊讶六个方面的情绪标注。数据集是多标签特性，即每一个样本对应的情绪可能不止一种，对应情绪的强弱也不同，在[-3~3]之间。

（4）融合方式

AEF：在AEF方法中，使用三个编码器（encoders），然后使用GRU和MLP模型构建了头部（head），并使用直接拼接的方法进行融合。接着，通过训练函数对数据进行训练。最后，通过加载训练好的模型并进行测试。

AEFT：在AEFT方法中，同样使用使用三个编码器（encoders），并使用Transformer和MLP模型构建了头部，并使用直接拼接的方法进行融合。同样，通过训练函数对数据进行训练，并指定了相应的参数。最后，加载训练好的模型并进行测试。

（5）评价标准

平均绝对误差(MAE)、Pearson相关性(Corr)、二元精度(Acc-2)、F-Score(F1)和多级精度(Acc-7)范围从-3到3。对于除MAE以外的所有指标，相对较高的值表示较好的任务性能。本质上，提出了两种不同的方法来测量Acc-2和F1。在第一种，负类的标注范围为[-3,0)，而非负类的标注范围为[0,3]。第二种，负类和正类的范围分别为[-3,0)和(0,3]。

2.代码示例

def init_argparse():
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser(description="多模态情感分析")
    parser.add_argument("--path", type=str, default='data/MOSI/mosi_raw.pkl', help="数据路径")
    parser.add_argument("--fusion_method", type=str, default='AEF', help="融合方法")
    parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=128, help="训练时的批大小")
    parser.add_argument("--num_workers", type=int, default=0, help="子进程数量")
    parser.add_argument("--data_type", type=str, default='mosi', help="要加载的数据类型")
    parser.add_argument("--max_seq_len", type=int, default=50, help="最大序列长度")
    parser.add_argument("--optimizer", type=str, default='AdamW', help="优化器")
    parser.add_argument("--epochs", type=int, default=300, help="训练轮数")
    parser.add_argument("--lr", type=float, default=0.001, help="学习率")
    parser.add_argument("--weight_decay", type=float, default=1e-5, help="权重衰减")
    parser.add_argument("--save", type=str, default='best.pt', help="权重保存名字")
    parser.add_argument("--seed", type=int, default=1234, help="随机种子")

3.运行结果

以CMU-MOSI为例，使用AEF和AEFT方法在测试集上的结果如下：

AEF 方法

AEFT方法

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4.完整代码获取

https://mp.weixin.qq.com/s/EgsUE9cq16aaTHgipMZeGg

最后：

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