Đánh giá đặc điểm các tập dữ liệu dùng trong phân tích tình cảm đa phương thức

Abstract

Phân tích tình cảm đa phương thức (MSA) ngày càng thu hút sự quan tâm. Tuy nhiên, các bộ dữ liệu hiện có vẫn còn hạn chế về tính toàn diện, tính đa dạng và tính nhất quán. Nghiên cứu này cung cấp một đánh giá có hệ thống về các bộ dữ liệu MSA phổ biến, phân tích các đặc điểm chính như phương thức dữ liệu, phương pháp chú thích và độ tin cậy. Đề xuất một quy trình đánh giá gồm bốn giai đoạn: (1) khảo sát thu thập và quản lý tập dữ liệu, (2) phân tích thống kê đặc trưng và kỹ thuật, (3) đánh giá hiệu suất mô hình trên các bộ dữ liệu này, và (4) xây dựng hướng dẫn phát triển tập dữ liệu chất lượng cao cho MSA. Kết quả phân tích cung cấp hiểu biết sâu sắc về điểm mạnh và hạn chế của từng bộ dữ liệu, giúp các nhà nghiên cứu lựa chọn nguồn dữ liệu phù hợp và định hướng phát triển các tập dữ liệu đa phương thức tốt hơn trong tương lai.