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- 功能:Emotion-LLaMA 支持多模态情绪识别与推理,能够处理音频、视觉和文本输入。
- 技术:基于修改版 LLaMA 模型,通过特定情绪编码器整合多模态信息,提升情感识别能力。
- 应用:广泛应用于人机交互、教育、心理健康、客户服务和社交媒体分析等领域。
正文(附运行示例)
Emotion-LLaMA 是什么
Emotion-LLaMA 是一款多模态情绪识别与推理模型,融合了音频、视觉和文本输入,通过特定情绪编码器整合信息。模型基于修改版 LLaMA,经过指令调整以提升情感识别能力。研究者构建了 MERR 数据集,助力模型训练与评估,使其能够从多场景中学习并应用于现实世界。
Emotion-LLaMA 在多个数据集和挑战赛中表现优异,如在 MER2024 挑战赛 MER-NOISE 赛道中以 84.52% 的 WAF 超越其他团队。其架构设计巧妙,充分发挥 LLaMA 的优势,纳入关键情感线索。
Emotion-LLaMA 的主要功能
- 多模态情绪识别:通过情绪特定的编码器无缝集成音频、视觉和文本输入,更准确地识别复杂的情绪表达。
- 情绪推理:在提供多模态输入(如视频片段伴随音频和文本)时,生成自然语言解释,分析数据中的面部表情、声音线索和语言内容。
- 数据集构建与训练支持:构建了 MERR 数据集,包含 28618 个粗粒度和 4487 个细粒度注释样本,覆盖多种情绪类别。
- 性能表现优异:在多个数据集和挑战赛中表现出色,如在 EMER 数据集上线索重叠和标签重叠得分最高。
Emotion-LLaMA 的技术原理
- 多模态输入融合:通过特定于情绪的编码器,Emotion-LLaMA 能够无缝集成音频、视觉和文本输入。
- 特征对齐与指令调整:模型将来自不同模态的特征对齐到共享空间,采用经过指令调整的修改版 LLaMA 模型。
- 数据集构建:为了支持模型训练和评估,研究者构建了 MERR 数据集,包含 28618 个粗粒度和 4487 个细粒度注释样本。
- 基于 Transformer 架构:Emotion-LLaMA 的核心架构基于 Transformer,利用自回归生成机制、多头自注意力机制等技术实现高效的自然语言生成和情绪推理。
如何运行 Emotion-LLaMA
1. 准备代码和环境
git clone https://github.com/ZebangCheng/Emotion-LLaMA.git
cd Emotion-LLaMA
conda env create -f environment.yaml
conda activate llama
2. 下载预训练模型
从 Huggingface 下载 Llama-2-7b-chat-hf 模型,并保存到 Emotion-LLaMA/checkpoints/
目录下。
3. 配置模型路径
在 minigpt4/configs/models/minigpt_v2.yaml
文件中指定 Llama-2 模型的路径:
llama_model: "/home/user/project/Emotion-LLaMA/checkpoints/Llama-2-7b-chat-hf"
4. 运行本地 Demo
python app.py
运行后,点击生成的链接即可体验本地 Demo。
资源
- GitHub 仓库:https://github.com/ZebangCheng/Emotion-LLaMA
- HuggingFace 仓库:https://huggingface.co/spaces/ZebangCheng/Emotion-LLaMA
- arXiv 技术论文:https://arxiv.org/pdf/2406.11161
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