麦克雷

标题: #传知代码# 传知代码-MSA+抑郁症模型总结（三）（论文复现） [打印本页]

作者: admin 时间: 2024-9-1 19:28
标题: #传知代码# 传知代码-MSA+抑郁症模型总结（三）（论文复现）
#MSA+抑郁症模型总结##人工智能##目标检测##多模态#
本文涉及所有源码以及相关视频介绍地址如下
https://www.aspiringcode.com/content?id=17217255775398&uid=73af593253104b5c9337bad63062d8b6
热门研究领域：情感计算的横向发展
随着社交网络的不断发展，近年来出现了多模态数据的热潮。越来越多的用户采用媒体形式的组合（例如文本加图像、文本加歌曲、文本加视频等）。来表达他们的态度和情绪。多模态情感分析（MSA）是从多模态信息中提取情感元素进行情感预测的一个热门研究课题。传统的文本情感分析依赖于词、短语以及它们之间的语义关系，不足以识别复杂的情感信息。随着面部表情和语调的加入，多模态信息（视觉、听觉和转录文本）提供了更生动的描述，并传达了更准确和丰富的情感信息。先前的研究证实，不同模式之间通常存在潜在的相互作用。下图显示了MSA的优势。比如，有些句子的情绪是模棱两可的，不同的情境下有各种各样的情绪。在引入相应的音频信息之后，可以更准确地预测情绪的极性。这些相互作用的有效建模依旧是一个开放的挑战。

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同时，竞争激烈的市场和保持竞争领先的需要对组织在生产力、创新等方面提出了更多的要求。繁重的工作量、更紧迫的期限、不切实际的目标、更长的工作时间、工作不安全感和人际冲突等导致员工之间的紧张关系。这反过来又为组织内的员工创造了一个紧张的工作环境。超过一定限度的压力会对员工的工作效率、士气和积极性产生负面影响。它还导致各种生理和心理问题。长期的压力会导致失眠、抑郁和心脏病。最近的研究人员发现长期的压力和癌症之间存在正相关。国际劳工组织在2019年宣布，“压力，过长的工作时间和疾病，导致每年近280万工人死亡，另外3. 74亿人因工作受伤或生病”。早期诊断和治疗对于减少压力对员工健康的长期影响和改善工作环境条件至关重要。检测抑郁症的常规方法是由生理学家进行问卷访谈。但这种方法是定性的、耗时的和不私密的。没有保证员工提供真实的答案，很多时候这种方法并没有达到初步筛选的目标。但是，HRV（心率变异性）、ECG（心电图）、GSR（皮肤电反应）、血压、肌电图和EEG（脑电图）是客观的，但没有私密性，并且由于其能够推断私人健康信息，员工可能对这些测试有抵抗力。因此，在最近的工作中，已经研究了来自视频、音频和文本的抑郁症监测。基于视频的研究跟踪了嘴唇、头部、心脏、眨眼频率、凝视的分布、瞳孔的大小和眼睛在面部各个区域的运动。基于语音的方法提取诸如功率电平、LPCC、MPCC、倒谱系数等特征，并使用机器学习算法进行分类以强调。基于文本的方法基于文本的方法从文本中提取句法和语言特征，并使用机器学习分类器来检测重音。

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我致力于对情感计算领域的经典模型进行分析、解读和总结，此外，由于现如今大多数的情感计算数据集都是基于英文语言开发的，我们计划在之后的整个系列文章中将中文数据集（SIMS, SIMSv2）应用在模型中，以开发适用于国人的情感计算分析模型，并应用在情感疾病（如抑郁症、自闭症）检测任务，为医学心理学等领域提供帮助，此外还加入了幽默检测数据集，在未来，我也计划加入更多小众数据集，以便检测更隐匿的情感，如嫉妒、嘲讽等，使得AI可以更好的服务于社会。
【注】我们文章中所用到的数据集，都经过重新特征提取形成新的数据集特征文件（.pkl），另外该抑郁症数据集因为涉及患者隐私，需要向数据集原创者申请，申请和下载链接都放在了我们附件中的 readme文件中，感兴趣的小伙伴可以进行下载，谢谢支持！
总结
1. 适用场景
社交媒体情感分析： MISA模型适用于分析社交媒体平台上用户的多模态数据，包括文本、图像和音频，从而深入理解用户的情感倾向、态度和情绪变化。例如，可以用于监测社交媒体上的舆情、分析用户对特定事件或产品的反应等。
情感驱动的内容推荐：在内容推荐系统中，MISA模型可以根据用户的多模态数据，如观看历史、社交互动、文字评论等，推荐符合用户情感和兴趣的个性化内容，提升用户体验和内容吸引力。
智能健康监测： MISA模型在智能健康监测领域具有潜力，可以通过分析用户的语音情绪、面部表情和文字记录来监测心理健康状态，包括抑郁倾向和情绪波动，为个体提供早期干预和支持。
教育和人机交互：在教育领域，MISA模型可以用于情感教育和个性化学习支持。通过分析学生的情感表达和反馈，提供定制化的学习体验和情感指导，增强教育效果和学习动机。
2. 项目特点
多模态融合： MISA模型能够有效整合文本、图像和音频等多种数据源，充分利用不同模态之间的关联性和信息丰富度，提升情感分析的全面性和准确性。
情感感知和表达建模：通过先进的深度学习技术，MISA模型能够深入学习和模拟情感感知与表达过程，实现对复杂情感信息的准确捕捉和高效表示。
自适应学习和个性化： MISA模型具备自适应学习能力，可以根据具体任务和用户需求调整情感建模策略，实现个性化的情感分析和反馈。
跨领域应用能力：由于其多模态分析的通用性和灵活性，MISA模型不仅适用于社交媒体分析和智能健康监测，还能应用于广告推荐、产品评价和人机交互等多个领域。
综上所述，MISA模型在多模态情感分析和智能应用领域展现出广泛的适用性和高效的技术特点，为实际应用场景提供了强大的分析和决策支持能力

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