حدد طريقة شاملة لإجراء تحليل المشاعر متعدد الوسائط على مجموعة متنوعة من البيانات النصية غير المنظمة والملفات الصوتية وملفات الصور. الهدف هو استخراج معلومات المشاعر من كل طريقة ودمج درجات المشاعر في عمود موحد في إطار بيانات الباندا. علاوة على ذلك، اقتراح نهج قوي لإدارة الكمية الكبيرة المحتملة من البيانات وضمان دقة تحليل المشاعر عبر جميع الطرائق، مع الأخذ في الاعتبار التعقيدات المرتبطة بكل نوع من البيانات والتحديات المحتملة في مواءمة درجات المشاعر عبر الطرائق.
{"source": "argilla/distilabel-evol-prompt-collective", "kind": "synthetic", "evolved_from": "Describe a method to perform multi-modal sentiment analysis on a collection of unstructured text data, audio files, and image files. The goal is to extract sentiment information from all modalities and create a new column in a pandas dataframe that combines the sentiment scores. Additionally, outline an efficient process to handle the potentially large volume of data and ensure the accuracy of the sentiment analysis across all modalities."}