情绪识别：通过面部表情和语音进行双峰情绪识别

社交情感分类旨在预测嵌入在由各种用户贡献的在线评论中的情感React的聚合。 这样的任务具有固有的挑战性，因为从自由文本中提取相关语义是一个经典的研究问题。 此外，在线评论通常以稀疏的特征空间为特征，这使得相应的情感分类任务非常困难。 另一方面，尽管由于深度神经网络具有将稀疏的低级特征转换为密集的高级特征的能力，因此已被证明对语音识别和图像分析任务有效，但它们在情感分类上的有效性仍需进一步研究。 本文报道的工作的主要贡献是开发了一种新型的语义丰富的混合神经网络（HNN）模型，该模型利用无监督的教学模型将语义域知识整合到神经网络中，以引导其推理能力和可解释性。 据我们所知，这是将语义纳入神经网络以增强社交情感分类和网络可解释性的第一个成功工作。 通过基于三个现实世界社交媒体数据集的实证研究，我们的实验结果证实，提出的混合神经网络优于其他最新的情感分类方法。

RECCON：识别对话中的情感原因 该存储库包含论文“的数据集和模型的pytorch实现。 任务概述 给定一个用情感E标记的话语U，任务是从对话历史记录H中提取因果跨度S（包括话语U），该因果跨度S足以表示情感E的原因。 数据集 原始带注释的数据集可以在data/original_annotation文件夹中的json文件中找到。 可以在data/subtask1/和data/subtask2/文件夹中找到带有因果提取和因果情感任务的负面示例的数据集。 资料格式 DailyDialog和IEMOCAP的注释和对话可从 。json获得。 JSON文件中的每个实例都分配了一个标识符（例如“ tr_10180”），该标识符是一个列表，其中包含针对每种话语的以下各项的字典： 钥匙 价值 turn 话语指数从1.开始 speaker 目标话语的说话者。 utterance 话语文字。

CLUE Emotion Analysis Dataset 情感分析数据集

卷积神经网络 表情和性别分类 CNN for Emotion and Gender Classification

音乐情感识别：在个性化和上下文相关的应用程序中迈向新的强大标准 抽象的 在本文中，我们介绍了音乐情感识别（MER）的挑战和局限性，这是一个跨学科研究领域，致力于解决情感方面的音乐表征。 它分析音乐，以便通过计算预测听众感知或诱发的情感。 我们的目标是：（1）提供有关MER工作流中当前使用的典型方法的见解，以及（2）提示以前的研究如何将其引导到特定的未来方向。 我们为MER提供了一个以用户为中心的新概念化框架，强调了未来的研究人员应将重点放在哪里：（1）开放数据和实验可再现性；（2）概念和注释的固有主观性；（3）模型的可解释性和可解释性；（4）文化和背景相关性，以及（5）对MER应用的道德影响。 该网站提供了音乐和情感数据集以及扩展书目的详细概述。 目录 音乐情感识别数据集 数据集 年 内容 格式 尺寸 类型 感知/诱导 2007年 269摘录（30秒长） MP3 736MB 分

情感识别 使用深度学习和openCV制作的实时情感识别工具。 要求 1）OpenCV 2）火炬 3）法泰 4）Python 3 数据集和模型 如果您想使自己的模型运行make_model.py文件， make_model.py使用的数据集和经过预先训练的模型已上载到make_model.py库中。 笔记 The given model works on `Resnet34` architecture and I have used a pretrained model. 什么是预训练模型？ 预先训练的模型先前已在数据集上进行训练，并且包含权重和偏差，这些权重和偏差表示代表其被训练的任何数据集的特征。 学习的功能通常可以转移到不同的数据。 例如，在大型鸟类图像数据集上训练的模型将包含可转让的数据集（例如边缘或水平线）等学习到的特征。 为什么要使用预训练模型？ 预训练模型对我

人脸表情识别，训练集，验证集，集，kaggle的fer2013数据集。

此数据集由几千个 Twitter 用户评论（输入文本）和情感（输出标签）组成，用于学习如何培训文本以进行情绪分析。 此数据集是通过实施关键字使用 Twitter API 创建的。 这里的想法是一个数据集不仅仅是一个玩具 - 合理的规模的真实业务数据 - 但可以在几分钟内在一个适度的笔记本电脑上训练。 file/opensearch/documents/92964/data.csv

情感识别 机器学习算法将人脸分为七类（即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶、中性）之一。