Self-MM 开源项目使用教程

Self-MM 开源项目使用教程

Self-MM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Self-MM

1. 项目介绍

Self-MM 是一个基于 PyTorch 实现的开源项目，用于复现实验代码，即在多模态情感分析中通过自我监督多任务学习学习模态特定表示（AAAI2021）研究中的方法。该项目旨在为多模态情感分析提供强大的工具，其中也包括了对预训练 BERT 模型的集成。

主要功能

• 多模态情感分析：通过自我监督多任务学习，学习模态特定的表示。
• 预训练 BERT 集成：支持使用预训练的 BERT 模型进行特征提取。
• 数据集支持：支持多种多模态数据集，如 MOSI、MOSEI 和 SIMS。

2. 项目快速启动

环境准备

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/thuiar/Self-MM.git
   cd Self-MM
   

2. 创建并激活虚拟环境：

   conda create --name self_mm python=3.7
   conda activate self_mm
   

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

数据准备

下载数据集特征和预训练 BERT 模型，并将其放置在 data 目录下。

运行代码

修改 config/config_tune.py 和 config/config_regression.py 文件，更新数据集路径。

运行模型：

python run.py --modelName self_mm --datasetName mosi

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 社交媒体情感分析：分析用户在社交媒体上的多模态数据（如文本、音频、视频），以判断用户的情感倾向。
• 客户服务分析：通过分析客户服务对话的多模态数据，了解客户的情感状态，从而改进服务质量。

最佳实践

• 数据预处理：确保数据集的特征提取和预处理步骤正确，以提高模型的性能。
• 模型调优：根据具体任务调整模型参数，如学习率、批量大小等，以获得最佳效果。
• 多模态融合：在多模态数据融合时，注意不同模态之间的权重分配，以平衡各模态的贡献。

4. 典型生态项目

MMSA

MMSA 是 Self-MM 的扩展项目，提供了一个可扩展的多模态情感分析框架。它支持更多的数据集和模型，并提供了更丰富的功能，如模型评估和可视化。

Openface

Openface 是一个用于从视频中提取面部特征的开源工具包。在处理 SIMS 数据集时，可以使用 Openface 提取视觉特征。

BERT

BERT 是 Google 发布的预训练语言模型，广泛用于自然语言处理任务。Self-MM 集成了 BERT 模型，用于提取文本特征。

通过这些生态项目的结合，可以进一步提升多模态情感分析的效果和应用范围。

Self-MM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Self-MM