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multilogue-net:Multilogue-Net的PyTorch实施-Challenge-HML @ ACL 2020...
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2021-05-02
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Multilogue-net-官方PyTorch实施 该存储库包含ACL 2020研讨会的正式实施: Multilogue-Net:用于对话中的多模式情感检测和情感分析的上下文感知RNN 阿曼·谢诺伊(Aman Shenoy)和艾希什·萨达纳(Ashish Sardana) 摘要:会话中的情感分析和情感检测在一些实际应用中是关键,随着可用方式的增加,有助于更好地理解潜在的情感。 多模式情感检测和情感分析可能特别有用,因为应用程序将能够根据可用数据使用可用模式的特定子集。 当前处理多模式功能的系统无法利用和捕获-通过所有模式的对话上下文,听者和说话者情绪状态之间的依赖性以及可用模式之间的相关性和关系。 在本文中,我们提出了一种端到端RNN架构,该架构试图考虑所有提到的缺点。 在撰写本文时,我们提出的模型在各种准确性和回归指标上的基准数据集上均优于最新技术。 注意:由于此项目是在暑期
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multilogue-net-master.zip (22个子文件)
multilogue-net-master
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train_regression.py 6KB
.gitattributes 42B
train_emotion.py 7KB
model.py 12KB
requirements.txt 2KB
train_categorical.py 7KB
data
README.md 2KB
diagrams
dialogue.jpg 84KB
emotion-results.jpg 95KB
fusion.jpg 54KB
state-update.jpg 87KB
logs
mosei_regression
keep 2B
mosei_categorical
events.out.tfevents.1581078611.m1.21328.0 40B
keep 2B
events.out.tfevents.1581078843.m1.22443.0 40B
events.out.tfevents.1581078788.m1.22103.0 40B
events.out.tfevents.1581078520.m1.21203.0 40B
events.out.tfevents.1581078901.m1.24021.0 40B
events.out.tfevents.1581078466.m1.20728.0 40B
mosei_emotion
keep 2B
dataloader.py 2KB
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PaytonSun
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