电视剧情感识别多模态数据集_TV_Series_Emotion_Recognition_Multimodal_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别, 多模态, 语音识别, 文本分析, 视频分析, 情感分类, 电视剧, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电视剧的视频片段及其对应的文本和情感标签，旨在用于情感识别相关的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但基于剧集内容，可推测为电视剧播出时间段。
地理范围：数据来源电视剧，因此其地理范围取决于剧集内容，通常为剧集设定的场景。
数据维度：
视频文件：mp4 格式，包含剧集片段的视觉和听觉信息。
文本文件：csv 格式，包含剧集对话内容、说话者信息、情感标签、对话 ID、剧集季数和集数、以及起止时间。
情感标签：train_emotion.csv 文件中包含情感标签，用于训练情感识别模型。
数据格式：数据集包含 mp4 视频文件和 csv 文本文件，csv 文件包含结构化数据，便于情感分析和多模态融合。
来源信息：数据来源于公开的电视剧资源，并经过了标注和整理。
该数据集适合用于情感识别、多模态情感分析、语音识别、文本情感分析等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于情感计算、多模态学习等领域的学术研究，例如，基于文本、音频和视频的多模态情感识别，情感分析与分类等。
行业应用：可为智能客服、情感分析软件、内容推荐系统等行业提供数据支持，例如，在影视剧推荐系统中，根据用户的情感倾向进行个性化推荐。
决策支持：支持基于情感分析的决策制定，例如，市场营销中对用户反馈的情感分析，产品改进策略制定等。
教育和培训：作为情感计算、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解情感识别和多模态学习。
此数据集特别适合用于探索多模态信息在情感识别中的作用，并构建更准确的情感识别模型，以提升用户体验和决策效率。
