提出多模态隐藏情绪检测基准与研究框架
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提出多模态隐藏情绪检测基准与研究框架
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AI 综述
Yonghao Wang 与 Jiaxin Zhou 提出一项研究计划,试图把普通的情绪不一致与情绪隐藏区分开,并在有证据支持时推断被隐藏的情绪。 该计划拟构建一个带显式标注的多模态基准,标注表达情绪、内在情绪与隐藏条件;并开发基于多模态大语言模型的框架,融合面部动作单元、跨模态特征与时序上下文来推断被隐藏的情绪。 目前公开的是研究计划本身,尚未报告基准规模或检测效果的实验结果。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月3日 13:00
超越多模态情绪冲突:用多模态大语言模型结合时序上下文检测隐藏情绪报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AI超越多模态情绪冲突:用多模态大语言模型结合时序上下文检测隐藏情绪
一项研究计划提出区分普通情绪不一致与情绪隐藏,并构建带显式标注的多模态基准,标注表达情绪、内在情绪与隐藏条件。该计划拟开发基于多模态大语言模型(MLLM,Multimodal Large Language Model)的框架,融合面部动作单元(AUs,Action Units)、跨模态特征与时序上下文来推断被隐藏的情绪。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。