【源码】基于Python的多模态情感分析系统

项目简介

本项目致力于结合文本和图像数据开展情感分析任务。系统可接收配对的文本与图像输入，预测相应的情感标签，情感标签分为积极、中性、消极三类。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：具备读取和处理训练集、测试集数据的功能。
2. 模型定义：定义了用于图像分类的ResNet18模型和用于文本分类的TextClassifier模型。
3. 训练：运用PyTorch框架进行模型训练，定义了优化器、学习率调度器和损失函数。
4. 验证和测试：在验证集和测试集上评估模型性能，计算准确率。
5. 多模态模型：结合图像与文本分类模型，处理包含图像和文本的数据，实现多模态情感分析。

安装使用步骤

1. 安装依赖：在终端运行pip install -r requirements.txt，安装项目所需依赖包。
2. 数据准备：将数据集置于项目的data文件夹中。
3. 运行代码：在终端输入python main.py运行项目代码。
4. 注意事项：
5. 代码中的文件路径为本地路径，需按需修改。
6. 运行时间较长，请耐心等待。
7. 需先将tf_model.h5放入bert-base-chinese文件夹内才可运行。

运行结束后，项目会生成预测结果文件，保存在test.txt中，可查看该文件了解模型预测结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】