Twitter-2015 和 Twitter-2017|社交媒体情感分析数据集|多模态信息处理数据集

Twitter-2015 和 Twitter-2017 是由Zhang et al. [37]提供的多模态命名实体识别数据集，主要包含Twitter上的评论文本和图像。这些数据集由Lu et al. [18]进一步标注了每个方面的情感极性。数据集的创建旨在评估多模态情感分析任务中模型的性能，特别是在提取方面术语及其对应情感极性方面的准确性和效率。该数据集的应用领域包括社交媒体情感分析、人机交互和医疗健康等，旨在解决多模态信息中的情感识别问题。

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数据集介绍

构建方式

Twitter-2015 和 Twitter-2017 数据集的构建基于Twitter平台上的用户评论，这些评论包含文本和图像信息。数据集通过人工标注的方式，对每个评论中的方面词（aspect terms）及其对应的情感极性（sentiment polarities）进行了详细标注。标注过程确保了每个方面词的情感标签（如正面、负面、中性）的准确性，从而为多模态情感分析提供了高质量的训练和测试数据。

特点

Twitter-2015 和 Twitter-2017 数据集的主要特点在于其多模态性，即结合了文本和图像两种信息源。这种多模态特性使得数据集在情感分析任务中能够捕捉到更丰富的语义信息。此外，数据集的标注精细，每个方面词都附有明确的情感标签，这为复杂和细粒度的情感分析任务提供了坚实的基础。

使用方法

Twitter-2015 和 Twitter-2017 数据集适用于多模态情感分析（MABSA）任务，研究人员可以利用这些数据集训练和评估模型在提取方面词及其情感极性方面的性能。使用时，可以将数据集分为训练集、验证集和测试集，通过对比不同模型的准确率、召回率和F1分数来评估其效果。此外，数据集还可用于探索大型语言模型（LLMs）在多模态情感分析中的适应性和性能。

背景与挑战

背景概述

Twitter-2015和Twitter-2017数据集由张琦等人于2015年和2017年创建，主要用于多模态命名实体识别任务，并由Lu等人进一步标注了每个方面的情感极性。这些数据集在多模态方面情感分析（MABSA）领域中具有重要地位，旨在从文本和图像等多模态信息中提取方面术语及其对应的情感极性。随着大型语言模型（LLMs）的发展，如Llama2、LLaVA和ChatGPT，其在通用任务中的强大能力引起了广泛关注，但其对MABSA任务的适应性仍需进一步探索。因此，构建这些数据集的目的是为了评估LLMs在MABSA任务中的表现，并与传统的监督学习方法进行比较，以揭示其在复杂和细粒度场景中的潜力与局限。

当前挑战

Twitter-2015和Twitter-2017数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，LLMs在处理MABSA任务时表现出对下游任务具体格式的不熟悉，这限制了其在情感判断中的准确性。其次，由于LLMs的推理速度和模型大小的限制，其所能使用的上下文学习（ICL）样本数量有限，且样本的代表性不足可能导致学习效果不佳。此外，LLMs在处理MABSA任务时的高计算成本也是一个显著问题，其推理时间远超传统监督学习方法，限制了其在实际应用中的可行性。这些挑战共同构成了LLMs在多模态情感分析领域中的主要障碍，亟需进一步的研究和优化。

常用场景

经典使用场景

Twitter-2015 和 Twitter-2017 数据集在多模态情感分析（MABSA）领域中被广泛应用于评估大型语言模型（LLMs）在处理文本和图像结合的情感分析任务中的表现。这些数据集通过结合社交媒体上的文本和图像，帮助研究者探索和比较不同模型在提取方面词及其对应情感极性方面的能力。经典使用场景包括使用这些数据集来训练和测试LLMs，如Llama2、LLaVA和ChatGPT，以评估其在多模态情感分析任务中的适应性和性能。

衍生相关工作

基于Twitter-2015 和 Twitter-2017 数据集，研究者们开发了多种多模态情感分析框架和模型，如LLM4SA框架，该框架利用多模态示例进行上下文学习，结合文本和视觉特征提取方面词及其情感极性。此外，还有如AoM（Aspect-oriented Method）和DQPSA（Dual Query Prompt as a Span）等方法，这些工作通过引入新的注意力机制和跨模态对齐技术，进一步提升了多模态情感分析的准确性和效率。

数据集最近研究

最新研究方向

在多模态情感分析领域，Twitter-2015和Twitter-2017数据集的最新研究方向主要集中在探索大型语言模型（LLMs）在多模态情感分析中的应用。研究者们通过构建基准测试，评估LLMs如Llama2、LLaVA和ChatGPT在多模态情感分析任务中的表现，并与传统的监督学习方法进行对比。尽管LLMs在多模态理解方面展现出潜力，但在处理复杂和细粒度的情感分析任务时，仍面临显著挑战，特别是在准确性和推理时间方面。未来的研究方向应着重于优化LLMs的任务特定指令调优、提升上下文学习样本的有效性，以及提高计算效率，以更好地适应细粒度的多模态情感分析任务。

相关研究论文

• Exploring Large Language Models for Multimodal Sentiment Analysis: Challenges, Benchmarks, and Future Directions

  国防科技大学 · 2024年