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东莞企业网站建立报价,深圳免费建站哪里有,考研培训机构排名前十,wordpress搜索代码MMSA多模态情感分析框架完整使用指南 【免费下载链接】MMSA MMSA is a unified framework for Multimodal Sentiment Analysis. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMSA MMSA是一个统一的多模态情感分析框架#xff0c;支持训练、测试和比较多种MSA模型。该…MMSA多模态情感分析框架完整使用指南【免费下载链接】MMSAMMSA is a unified framework for Multimodal Sentiment Analysis.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMSAMMSA是一个统一的多模态情感分析框架支持训练、测试和比较多种MSA模型。该项目基于PyTorch深度学习框架为研究人员和开发者提供了完整的解决方案。项目概述MMSA框架具有以下核心特性支持15种多模态情感分析模型包括最新的研究成果兼容3个主流MSA数据集MOSI、MOSEI和CH-SIMS提供Python API和命令行工具两种使用方式支持自定义多模态特征提取环境配置与安装通过PyPI安装最简单的方式是通过PyPI安装pip install MMSA源码安装如果需要修改代码或使用最新版本可以克隆源码进行安装git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMSA cd MMSA pip install .环境要求Python 3.7PyTorch 1.8CUDA 11.0推荐GPU训练项目架构解析MMSA采用模块化设计主要目录结构如下MMSA/ ├── src/MMSA/ │ ├── config/ # 配置文件目录 │ ├── models/ # 模型实现代码 │ │ ├── singleTask/ # 单任务模型 │ │ ├── multiTask/ # 多任务模型 │ │ ├── missingTask/ # 缺失模态处理模型 │ │ └── subNets/ # 子网络组件 │ ├── trains/ # 训练模块 │ └── utils/ # 工具函数快速上手使用Python API安装完成后可以在Python代码中直接使用from MMSA import MMSA_run # 在MOSI数据集上使用LMF模型进行训练和测试 MMSA_run(lmf, mosi, seeds[1111, 1112, 1113], gpu_ids[0]) # 在MOSEI数据集上对Self_mm模型进行超参数调优 MMSA_run(self_mm, mosei, seeds[1111], gpu_ids[1]) # 使用自定义配置运行TFN模型 config get_config_regression(tfn, mosi) config[post_fusion_dim] 32 config[featurePath] ~/feature.pkl MMSA_run(tfn, mosi, configconfig, seeds[1111])使用命令行工具MMSA提供了功能完整的命令行接口# 查看使用帮助 python -m MMSA -h # 使用LMF模型在MOSI数据集上进行训练和测试 python -m MMSA -d mosi -m lmf -s 1111 -s 1112 # 对TFN模型进行30次超参数调优并指定保存路径 python -m MMSA -d mosei -m tfn -t -tt 30 --model-save-dir ./models --res-save-dir ./results # 使用自定义音频特征在SIMS数据集上训练self_mm模型 python -m MMSA -d sims -m self_mm -Fa ./Features/Feature-A.pkl --gpu-ids 2支持的模型MMSA框架支持多种类型的情感分析模型单任务模型TFN - 张量融合网络EF_LSTM - 早期融合LSTMLF_DNN - 晚期融合深度神经网络LMF - 低秩多模态融合MFN - 记忆融合网络Graph-MFN - 图记忆融合网络MulT - 多模态TransformerMFM - 多模态因子化模型BERT-MAG - BERT多模态注意力门控MISA - 模态不变和特定表示MMIM - 多模态互信息最大化CENET - 上下文增强网络ALMT - 自适应学习多模态Transformer多任务模型MLF_DNN - 多任务学习融合深度神经网络MTFN - 多任务张量融合网络MLMF - 多任务低秩多模态融合SELF_MM - 自监督多任务学习TETFN - 时间增强张量融合网络缺失模态处理模型TFR_NET - 时间频率重构网络数据集配置MMSA支持以下三个主流多模态情感分析数据集MOSI包含2199个视频片段的情感标注MOSEI更大规模的数据集包含22854个视频片段CH-SIMS中文多模态情感分析数据集数据集的特征文件结构如下{ train: { raw_text: [], # 原始文本 audio: [], # 音频特征 vision: [], # 视频特征 - id: [], # [视频ID$_$片段ID, ..., ...] text: [], # BERT特征 text_bert: [], # BERT词ID audio_lengths: [], # 每个样本的音频特征长度 vision_lengths: [], # 视频特征长度 annotations: [], # 标注字符串 classification_labels: [], # 分类标签负向(0)、中性(1)、正向(2) regression_labels: [] # 回归标签负向(0)、中性(0)、正向(0) }, valid: {***}, # 与train结构相同 test: {***} # 与train结构相同 }高级功能自定义特征支持MMSA支持使用自定义的多模态特征文件文本特征通过-Ft参数指定音频特征通过-Fa参数指定视频特征通过-Fv参数指定超参数调优框架内置了自动超参数调优功能# 进行50次超参数调优 python -m MMSA -d mosi -m lmf -t -tt 50多GPU支持虽然目前主要支持单GPU训练但框架提供了GPU选择功能# 指定使用GPU 1进行训练 python -m MMSA -d mosi -m lmf --gpu-ids 1最佳实践建议模型选择策略对于平衡数据集推荐使用LMF或TFN模型对于大规模数据集MulT和Self_MM表现更佳存在模态缺失时TFR_NET是最佳选择训练优化技巧合理设置批处理大小以平衡训练速度和内存使用使用学习率调度器来改善收敛性能利用早停机制防止过拟合实验管理使用不同的随机种子进行多次实验以获得稳定结果保存训练日志和模型检查点便于后续分析使用自定义配置文件来记录实验设置故障排除常见问题内存不足减小批处理大小或使用梯度累积训练不稳定调整学习率或使用不同的优化器特征不匹配确保自定义特征文件的格式与框架要求一致性能优化使用GPU加速训练过程合理设置数据加载的工作进程数对于大型数据集考虑使用数据子集进行初步实验通过本指南您已经掌握了MMSA多模态情感分析框架的核心使用方法。现在可以开始您的第一个情感分析实验探索多模态数据中蕴含的丰富情感信息。【免费下载链接】MMSAMMSA is a unified framework for Multimodal Sentiment Analysis.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMSA创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考