Multimodal-Sentiment-Analysis 开源项目指南目录结构、启动脚本与配置文件一次看懂【免费下载链接】Multimodal-Sentiment-Analysis多模态情感分析——基于BERTResNet的多种融合方法项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Multimodal-Sentiment-Analysis本文聚焦多模态情感分析开源项目 Multimodal-Sentiment-Analysis它基于文本roberta-base与图像ResNet50双分支特征提供五种融合方法完成三分类情感识别。下面快速解析目录结构、逐个介绍启动文件并详解 Config.py 配置项帮助新手照着步骤快速上手。下图展示了五种融合方法中测试精度最高的 OTEOutputTransformerEncoder结构文本经 BERT、图像经 ResNet 提取特征后交由 Transformer Encoder 融合最后由 SoftMax 输出情感类别。项目目录结构速览Multimodal-Sentiment-Analysis/ ├── main.py # 主入口解析命令行参数串联训练/测试全流程 ├── Trainer.py # 训练循环AdamW 分组学习率train/valid/predict ├── Config.py # 全局配置路径、超参、预训练模型与融合模型选择 ├── requirements.txt # 依赖清单torch、transformers、Pillow 等 ├── data/ # train.json / test.json下载的数据集解压到 data/data/ ├── Models/ # 五种融合模型NaiveCat、NaiveCombine、CMAC、HSTEC、OTE └── utils/ # DataProcess 数据处理与 Dataset/Encode/Decode/Metric 工具以上为关键文件示意。Models/与utils/APIs/内的模块划分、数据集文件名等细节以仓库最新版本 README 为准。启动文件逐个看文件职责关键动作main.py主入口脚本决定训练还是评估解析命令行参数并覆盖配置按fuse_model_type导入对应融合模型划分训练/验证集后调用 Trainer 执行训练循环验证精度刷新时保存最优模型Trainer.py训练、验证、预测引擎按 BERT、ResNet、融合模块三组参数分别设定学习率构建 AdamW 优化器提供 train / valid / predict 三个方法utils/DataProcess.py数据处理器 Processor文本与图像编码、标签与 id 互转、输出解码、精度指标计算并生成训练/测试 Dataloader训练与测试通过python main.py --do_train ...或python main.py --do_test --load_model_path 模型路径触发--text_only/--img_only可做单模态消融。配置文件怎么配本项目没有 yaml全部配置集中在一个 Python 类Config.py中命令行参数--epoch、--lr、--weight_decay、--text_pretrained_model、--fuse_model_type会覆盖其中的默认值。路径与数据侧data_dir原始图像/文本数据解压目录data/data/train_data_path/test_data_path训练与测试 json 路径output_path/output_test_path最优模型保存与测试结果输出位置load_model_path测试时加载的模型权重路径训练/验证集默认按 8:2 从训练数据中划分通用超参epoch、learning_rate、weight_decay训练轮数、融合模块学习率、权重衰减num_labels 3、loss_weight情感类别数与类别不均衡的样本权重融合模型侧fuse_model_type在 NaiveCat、NaiveCombine、CMAC、HSTEC、OTE 五种架构中选一attention_nhead/attention_dropout/fuse_dropout注意力头数与各层 dropout影响融合层复杂度与过拟合程度middle_hidden_size/out_hidden_size/only融合层宽度only指定单模态消融文本 BERT 侧bert_name如 roberta-base、bert_learning_rate、bert_dropout、fixed_text_model_params是否冻结文本塔参数图像 ResNet 侧image_size 224、resnet_learning_rate、resnet_dropout、fixed_image_model_params、img_hidden_seqDataloader 侧train_params/val_params/test_params分别控制各阶段 batch_size、shuffle 与 num_workers上手前检查清单✅ 克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Multimodal-Sentiment-Analysis执行pip install -r requirements.txt安装依赖✅ 按 README 提示下载数据集并解压到data/data/目录后再启动训练✅ 训练前先阅读 README 的快速入门与参数说明具体实现以仓库最新说明为准【免费下载链接】Multimodal-Sentiment-Analysis多模态情感分析——基于BERTResNet的多种融合方法项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Multimodal-Sentiment-Analysis创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考