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阿拉伯多模态情感分析数据集|情感分析数据集|多模态学习数据集
收藏arXiv2023-06-10 更新2024-06-21 收录
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https://github.com/belgats/Arabic-Multimodal-Dataset/
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阿拉伯多模态情感分析数据集是由阿马尔·特利吉大学拉格瓦特计算机与数学实验室创建，旨在解决阿拉伯语情感分析领域数据集稀缺的问题。该数据集包含540个视频片段，总计2485个独特词汇，涵盖文本、音频和视频三种模态。数据集的创建过程涉及从YouTube和其他社交媒体平台收集视频，进行手动筛选和标注，使用先进的技术如AraBERT进行文本处理，以及利用OpenFace和OpenSmile工具提取视觉和音频特征。该数据集主要应用于阿拉伯语情感分析，通过多模态学习提高情感识别的准确性和效率。
提供机构：
阿马尔·特利吉大学拉格瓦特计算机与数学实验室
创建时间：
2023-06-10
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
阿拉伯多模态情感分析数据集的构建过程采用了先进的深度学习技术和特征提取工具，结合了文本、音频和视频三种模态的数据。首先，通过从YouTube和社交媒体平台收集包含主观信息的视频，并进行预处理，包括语音提取、文本提取和视频分割。随后，通过手动标注和众包平台对视频片段的情感极性进行标注，使用经典的三极性标签（-1, 0, 1）表示负面、中性和正面情感。最后，利用AraBERT等预训练模型对文本进行嵌入表示，通过OpenFace和OpenSmile工具分别提取面部特征和声学特征，并通过强制对齐技术实现多模态数据的同步。
特点
该数据集的主要特点在于其多模态的特性，涵盖了文本、音频和视频三种模态，能够更全面地捕捉情感信息。数据集的构建过程中采用了先进的深度学习模型和特征提取工具，确保了数据的高质量表示。尽管数据集规模相对较小，但其多样性和复杂性为阿拉伯语多模态情感分析提供了宝贵的资源。此外，数据集的标注过程严格遵循一致性原则，确保了标注结果的可靠性。
使用方法
阿拉伯多模态情感分析数据集可用于训练和验证多模态情感分析模型。用户可以利用该数据集进行文本、音频和视频模态的特征提取，并通过融合不同模态的信息来提升情感分析的准确性。数据集支持多种深度学习模型，如Multimodal Transformer和LSTM，用户可以根据需求选择合适的模型进行训练。此外，数据集的标注信息可用于评估模型的性能，帮助用户优化模型参数和结构，以实现更精确的情感预测。
背景与挑战
背景概述
阿拉伯多模态情感分析数据集是由Abdelhamid Haouhat、Slimane Bellaouar、Attia Nehar和Hadda Cherroun等研究人员在阿尔及利亚的多个大学实验室合作开发的。该数据集的创建旨在填补阿拉伯语多模态情感分析（MSA）领域的空白，特别是在深度学习模型应用于阿拉伯语情感分析时，缺乏标准数据集的问题。该数据集的构建利用了最先进的Transformer模型和特征提取工具，结合了文本、音频和视频等多模态数据，旨在为阿拉伯语情感分析提供一个有效的基准。尽管数据集规模较小，但其初步实验结果显示了阿拉伯语多模态情感分析的巨大潜力，尤其是在处理复杂语言和文化多样性方面。
当前挑战
阿拉伯多模态情感分析数据集面临的主要挑战包括：首先，阿拉伯语的复杂性和丰富的语言结构使得情感分析任务更加复杂，尤其是在处理多模态数据时，如何有效融合不同模态的信息成为一个难题。其次，数据集的构建过程中，数据收集和预处理的自动化程度较低，尤其是文本和音频的对齐问题，手动干预较多，导致数据集的规模受限。此外，阿拉伯语的多模态情感分析仍处于初级阶段，缺乏足够的研究基础和标准化的评估方法，这使得模型的性能提升面临较大挑战。最后，数据集的标注过程耗时且资源密集，如何提高标注的一致性和准确性也是一个亟待解决的问题。
常用场景
经典使用场景
阿拉伯多模态情感分析数据集的经典使用场景主要集中在多模态情感分析任务中。该数据集通过整合文本、音频和视频三种模态的数据，帮助研究人员开发和验证多模态情感分析模型。这些模型能够从多种模态中提取特征，并通过模态间的对齐和融合，提升情感分类的准确性。典型的应用场景包括社交媒体情感分析、视频评论情感分类以及跨模态情感推理等。
实际应用
阿拉伯多模态情感分析数据集在实际应用中具有广泛的应用前景。例如，在社交媒体平台上，该数据集可以帮助自动分析用户生成的视频内容中的情感倾向，从而为内容推荐和舆情监控提供支持。此外，在客户服务领域，该数据集可以用于分析客户反馈视频中的情感，帮助企业更好地理解客户需求并改进服务质量。
衍生相关工作
基于阿拉伯多模态情感分析数据集，研究人员开发了多种多模态情感分析模型，并取得了显著的成果。例如，一些研究工作利用该数据集验证了多模态Transformer模型在情感分析任务中的有效性，展示了多模态融合在提升情感分类准确性方面的潜力。此外，该数据集还激发了更多关于阿拉伯语多模态学习的研究，推动了多模态机器学习在阿拉伯语处理中的应用和发展。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Google Scholar
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scholar.google.com 收录
Population and Housing Census of 2007 - Ethiopia
Geographic coverage --------------------------- National coverage Analysis unit --------------------------- Household Person Housing unit Universe --------------------------- The census has counted people on dejure and defacto basis. The dejure population comprises all the persons who belong to a given area at a given time by virtue of usual residence, while under defacto approach people were counted as the residents of the place where they found. In the census, a person is said to be a usual resident of a household (and hence an area) if he/she has been residing in the household continuously for at least six months before the census day or intends to reside in the household for six months or longer. Thus, visitors are not included with the usual (dejure) population. Homeless persons were enumerated in the place where they spent the night on the enumeration day. The 2007 census counted foreign nationals who were residing in the city administration. On the other hand all Ethiopians living abroad were not counted. Kind of data --------------------------- Census/enumeration data [cen] Mode of data collection --------------------------- Face-to-face [f2f] Research instrument --------------------------- Two type sof questionnaires were used to collect census data: i) Short questionnaire ii) Long questionnaire Unlike the previous censuses, the contents of the short and long questionnaires were similar both for the urban and rural areas as well as for the entire city. But the short and the long questionnaires differ by the number of variables they contained. That is, the short questionnaire was used to collect basic data on population characteristics, such as population size, sex, age, language, ethnic group, religion, orphanhood and disability. Whereas the long questionnaire includes information on marital status, education, economic activity, migration, fertility, mortality, as well as housing stocks and conditions in addition to those questions contained in a short questionnaire.
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RFUAV
RFUAV数据集是由浙江科技大学信息科学与工程学院开发的高质量原始射频数据集，包含37种不同无人机的约1.3 TB原始频率数据。该数据集旨在解决现有无人机检测数据集类型单一、数据量不足、信号-to-噪声比(SNR)范围有限等问题，提供了丰富的SNR级别和用于特征提取的基准预处理方法及模型评估工具。数据集适用于射频无人机检测和识别，有助于推动相关技术的研究与应用。
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CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件，所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注，包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略，首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理，然后依据触发词字典进行预标注，经领域专家审核后形成事件模式。随后，通过人工分批、迭代标注并持续修正，直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集，对推动相关研究具有显著意义。
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