REPOGEO 报告 · LITE
declare-lab/MELD
默认分支 master · commit e8cedf27 · 扫描时间 2026/6/21 20:10:00
星标 1,059 · Fork 232
下方为分数趋势(含全部就绪扫描;左旧右新,可横向滚动)。表格明细默认折叠,展开后每页 10 条,最新在上。
共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格(每页 10 条,可翻页)。
行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 declare-lab/MELD 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。
行动计划 — 可复制粘贴的修复
3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。
- highreadme#1Reposition the dataset download link and clarify the repo's official status
原因:
当前The README's initial content immediately after the main title is a 'Note' section that promotes other projects and then lists the MELD download link among other 'fire' updates.
复制粘贴的修复This is the official GitHub repository for the MELD (Multimodal EmotionLines Dataset), a widely used resource for emotion recognition in conversation research. **Download the MELD Dataset:** You can download the full MELD dataset directly from Hugging Face: ```https://huggingface.co/datasets/declare-lab/MELD``` ## Updates
- mediumhomepage#2Add a homepage URL to the repository metadata
原因:
复制粘贴的修复https://huggingface.co/datasets/declare-lab/MELD
- lowreadme#3Reorganize the 'Note' section to prioritize MELD-specific information
原因:
当前The 'Note' section appears immediately after the main title, listing other projects before the MELD download link.
复制粘贴的修复Move the cross-promotional links (AlgoPuzzleVQA, MM-Align, conv-emotion) to a new section further down the README, perhaps titled 'Related Projects' or 'Other Work from declare-lab', after the core MELD dataset information, leaderboard, and updates.
本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash
品类可见性 — 真正的 GEO 测试
向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?
各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。
- IEMOCAP (Interactive Emotional Dyadic Motion Capture) Dataset · 被推荐 1 次
- MSP-IMPROV (Multi-modal Spontaneous Speech Corpus for Emotion Recognition in Human-Computer Interaction) · 被推荐 1 次
- MELD (Multi-modal EmotionLines Dataset) · 被推荐 1 次
- DailyDialog · 被推荐 1 次
- EmoContext (from SemEval-2019 Task 3) · 被推荐 1 次
- 品类问题Where can I find a dataset for training AI to recognize emotions in multi-party dialogues?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- IEMOCAP (Interactive Emotional Dyadic Motion Capture) Dataset
- MSP-IMPROV (Multi-modal Spontaneous Speech Corpus for Emotion Recognition in Human-Computer Interaction)
- MELD (Multi-modal EmotionLines Dataset)
- DailyDialog
- EmoContext (from SemEval-2019 Task 3)
- CMU-MOSEI (CMU Multimodal Opinion Sentiment and Emotion Intensity)
AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 declare-lab/MELD。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题What resources exist for multimodal sentiment analysis and emotion detection in conversational AI?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Hugging Face Transformers
- OpenSMILE
- Librosa
- SpeechBrain
- TensorFlow
- PyTorch
- VADER
- Flair
AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 declare-lab/MELD。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
客观检查
针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。
- Metadata completenesswarn
建议:
- README presencepass
自指检查
当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?
- Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of declare-lab/MELD?passAI 明确点名了 declare-lab/MELD
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
- If a team adopts declare-lab/MELD in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 declare-lab/MELD
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
- In one sentence, what problem does the repo declare-lab/MELD solve, and who is the primary audience?passAI 明确点名了 declare-lab/MELD
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
嵌入你的 GEO 徽章
把这个徽章贴进 declare-lab/MELD 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。
[](https://repogeo.com/zh/r/declare-lab/MELD)<a href="https://repogeo.com/zh/r/declare-lab/MELD"><img src="https://repogeo.com/badge/declare-lab/MELD.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
declare-lab/MELD — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。
- 深度报告每月 10 次
- 无品牌品类查询5,轻量 2
- 优先行动项8,轻量 3