IMEMNet-C|情感分析数据集|多模态学习数据集

IMEMNet-C是一个多模态数据集，由首尔国立大学的研究团队创建，旨在支持图像、音乐和音乐字幕之间的情感匹配研究。该数据集扩展了原有的IMEMNet数据集，包含24,756张图像和25,944个音乐片段，并附有相应的音乐字幕。数据集通过情感效价（valence）和唤醒度（arousal）的连续值进行多模态匹配，允许在训练过程中随机采样图像-音乐对。IMEMNet-C的创建过程包括对音乐字幕的生成和优化，使用了大语言模型LP-MusicCaps和Llama-3.1-8B进行冗余短语的去除和优化。该数据集的应用领域主要集中在情感预测和多模态学习任务中，旨在解决图像、音乐和文本之间的情感对齐问题。

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数据集介绍

构建方式

IMEMNet-C数据集的构建基于IMEMNet数据集，通过扩展其内容，新增了与音乐片段对应的音乐字幕。音乐字幕由音乐到文本的大型语言模型LP-MusicCaps生成，并通过规则和Llama-3.1-8B模型进行冗余短语的去除和优化。数据集包含24,756张图像和25,944个音乐片段，每个音乐片段都配有相应的字幕。图像和音乐片段的匹配基于情感效价（valence）和唤醒度（arousal）的连续值，通过计算欧几里得距离来生成匹配分数。

特点

IMEMNet-C数据集的特点在于其多模态性，涵盖了图像、音乐和音乐字幕三种模态。数据集通过情感效价和唤醒度的连续值进行匹配，打破了传统一对一的模态匹配模式，允许随机采样图像-音乐对。这种基于情感连续值的匹配方式为情感预测任务提供了更灵活的训练框架，并在零样本任务中表现出色。此外，数据集的音乐字幕经过优化，确保了高质量的描述。

使用方法

IMEMNet-C数据集的使用方法主要围绕多模态情感匹配任务展开。通过计算图像和音乐片段在情感效价和唤醒度上的相似性分数，模型可以在训练过程中随机采样图像-音乐对。数据集适用于情感预测、跨模态检索等任务，尤其在零样本任务中表现出色。研究人员可以利用该数据集训练多模态编码器，探索图像、音乐和字幕之间的情感关联，并应用于音乐生成、视频摘要等下游任务。

背景与挑战

背景概述

IMEMNet-C数据集是由首尔国立大学的研究团队于2025年提出的，旨在扩展原有的IMEMNet数据集，以支持图像、音乐和音乐字幕之间的多模态情感匹配研究。该数据集包含24,756张图像和25,944个音乐片段，并配备了相应的音乐字幕。IMEMNet-C的核心研究问题是通过情感效价（valence）和唤醒度（arousal）的连续值来实现跨模态的情感匹配，从而推动图像、音乐和文本之间的多模态学习。这一研究为情感计算和多模态学习领域提供了新的视角，尤其是在音乐与视觉、文本的交互方面，填补了现有研究的空白。

当前挑战

IMEMNet-C数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，情感效价和唤醒度的主观性使得跨模态情感匹配的量化变得复杂，尤其是在音乐与图像的匹配中，情感表达的多样性增加了数据标注的难度。其次，数据集的构建需要处理不同模态之间的尺度差异，如图像和音乐的情感标注标准不同，需通过归一化处理来统一。此外，音乐字幕的生成依赖于大语言模型，冗余信息的去除和字幕质量的提升也是构建过程中的一大挑战。最后，如何在缺乏精确一对一匹配的情况下，通过随机采样和连续情感匹配分数来实现多模态对齐，是模型训练中的关键难题。

常用场景

经典使用场景

IMEMNet-C数据集在多模态情感匹配研究中具有重要应用，尤其是在图像、音乐和音乐字幕之间的情感关联分析中。通过引入连续的情感效价（valence）和唤醒度（arousal）匹配分数，该数据集支持随机采样的多模态配对训练，从而在情感预测任务中实现了卓越的性能。其经典使用场景包括情感驱动的图像-音乐匹配、音乐字幕生成以及跨模态情感检索等任务。

实际应用

IMEMNet-C数据集在实际应用中展现了广泛的价值，尤其是在音乐推荐、情感驱动的视频摘要和跨模态内容生成等领域。例如，在音乐推荐系统中，该数据集可以通过情感匹配分数为用户推荐与其当前情绪状态相符的音乐。此外，在视频摘要任务中，基于唤醒度的情感分析可以帮助识别视频中的高光时刻，从而生成更具情感吸引力的摘要内容。这些应用展示了IMEMNet-C在情感计算和多媒体内容处理中的实际潜力。

衍生相关工作

IMEMNet-C数据集的推出催生了一系列相关研究，尤其是在多模态情感匹配和跨模态检索领域。基于该数据集的研究工作包括情感驱动的图像-音乐匹配框架、音乐字幕生成模型以及跨模态情感检索系统等。例如，MMVA框架通过随机多模态匹配和情感预测损失函数，显著提升了情感匹配任务的性能。此外，该数据集还为音乐-图像检索、音乐生成等任务提供了新的研究思路，推动了多模态情感计算领域的进一步发展。