情感计算的研究进展

人工智能情感计算相关文献人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过模拟和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，以获取、保存、使用和传递知识，以及理解和解决问题的能力。

情感计算（Affective Computing）是指通过人工智能技术来识别、分析和模拟人类情感的能力。

人工智能情感计算结合了人工智能和心理学的理论和方法，旨在使计算机能够理解和响应人类的情感。

随着人工智能的发展和应用，情感计算逐渐成为人工智能研究的热点之一。

在过去的几十年里，学术界和工业界已经产生了大量关于人工智能情感计算的研究成果和应用案例。

本文将对人工智能情感计算相关的文献进行综述和分析。

情感计算的研究内容包括情感识别、情感生成和情感模拟等方面。

情感识别是指通过分析人的面部表情、语音、文本等信息来判断其情感状态的能力。

情感生成是指通过计算机生成情感表达的能力。

情感模拟是指通过模拟人类情感行为和反应的能力。

在情感识别方面，一些研究采用了机器学习和深度学习等技术来提取和分类情感特征。

例如，Li等人（2015）提出了一种基于深度学习的面部表情识别方法，能够自动识别人的情感状态。

他们使用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来提取面部特征，并结合支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行情感分类。

实验证明，他们的方法在面部表情识别任务上取得了很好的性能。

在情感生成方面，一些研究采用了自然语言处理和生成模型等技术来生成情感表达。

例如，Wen等人（2018）提出了一种基于条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）的情感文本生成方法。

他们通过在生成模型中引入情感标签来控制生成的文本情感。

实验证明，他们的方法在情感文本生成任务上取得了很好的效果。

在情感模拟方面，一些研究采用了虚拟现实和人机交互等技术来模拟人类情感行为和反应。

基于深度学习的情感计算模型算法研究
孙珠婷
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2024(20)4
【摘要】随着人工智能逐渐融入各领域,为了提高机器学习准确率,从而为人类提供更加高效且个性化服务,深度学习技术的研究已经迫在眉睫,而情感计算则能够通过计算机视觉角度挖掘人类内在隐藏的行为信息(例如文字、语音、图像等)和生理学信息(例如心电图和脑电图等),获取情感、表情、语义、心跳或感受等行为和生理学大数据,从而为人类提供更准确有效的反馈和服务。

卷积神经网络(CNNs)已被广泛认可应用于深度学习模型算法的研究和实践当中,尤其适用于视觉图像识别。

研究卷积神经网络用于挖掘人类情感大数据。

【总页数】3页(P40-42)
【作者】孙珠婷
【作者单位】海南热带海洋学院计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于Stacking融合深度学习模型和传统机器学习模型的短文本情感分类研究
2.基于情感词典和Transformer模型的情感分析算法研究
3.基于深度学习的文本情感分类算法研究
4.基于深度学习的OFDM信道估计算法研究
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如何使用AI技术进行情感分析与情感计算一、引言情感分析与情感计算作为人工智能技术中的一个重要分支，可以帮助我们理解和解读人们的情绪和态度。

随着社交媒体和在线内容的快速扩张，对这些大规模文本数据进行情感分析变得尤为重要。

本文将介绍如何使用AI技术进行情感分析与情感计算，并探讨其应用领域以及可能面临的挑战。

二、什么是情感分析与情感计算情感分析，又称为意见挖掘或观点提取，是指通过自然语言处理和机器学习技术来判断一段文字中表达的主观性意见、评价或者对某个话题的立场（正面、负面或中性）。

而情感计算则是根据收集到的数据来定量地衡量文本所传递出的不同情绪状态，从而识别并推断作者可能存在的心理状态。

三、方法和示例1. 基于机器学习方法采用机器学习方法进行情感分析是目前最常用的方式之一。

它将已标注好的训练数据输入到分类模型中进行训练，并通过模型预测测试数据集中每个样本所属的类别（正面、负面或中性）。

例如，通过使用支持向量机（SVM）或朴素贝叶斯分类器可以对电影评论进行情感分析，判断评论者是积极推荐还是负面评价。

2. 基于深度学习方法近年来，深度学习技术在情感分析领域得到广泛应用。

通过建立多层神经网络模型，可以更准确地捕捉文本特征，并实现更精细的情感分类。

例如，使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）模型可以提高情感分析的预测性能。

这些深度学习方法在处理长篇文本时表现出色，在情感计算和舆情监测方面有着广泛的应用前景。

3. 示例：社交媒体数据的情感分析社交媒体平台上海量生成的用户内容为情感分析提供了丰富而有挑战性的数据源。

例如，在Twitter上进行情感分析可以帮助企业了解公众对新产品发布的反响，以及市场竞争状况。

以电商行业为例，你可以使用AI技术来监测用户在社交媒体上针对某一特定产品的评价，并根据他们反馈的情感来对产品进行改进或推广策略调整。

四、应用领域1. 情感营销情感分析在市场研究和品牌管理等方面发挥着重要作用。

基于多模态融合的情感识别研究
多模态情感识别在情感计算中是一个具有挑战性的课题,因为从多模态数据中提取出具有判别性的特征来识别人类情感中的细微差
距仍有很高的难度。

当前的研究中,基于现有的三种多模态融合的策略:特征层融合、决策层融合和模型层融合提出的算法都是偏向浅层的特征融合方案,容易造成联合特征表达的判别性不足。

而设计精巧的融合模型或大型神经网络由于复杂的设计和庞大的参数,又使得特征提取的耗时过长。

为了解决多模态联合特征判别性不足和特征提取耗时之间的矛盾,本文提出了一种深度模态融合的网络模型来完成多模态数据融合的情感识别任务。

该模型首先利用滑动窗口将音视频信号切割成数据片段,获得最小边框标记的人脸关键帧图像和语音信号的三维梅尔倒频谱,对两路输入信号分别使用带残差的深度方向可分离的卷积核进行特征提取和特征融合,最后在联合特征上训练分类器,实现包括喜悦、悲伤、惊喜、厌恶、愤怒、恐惧和正常在内的七种不同情感的分类任务。

本文在RML、eNTERFACE05和BAUM-ls音视频情感识别公开数据集上进行了训练和测试,实验结果取得了较好的分类效果。

为了能够拓宽情感识别技术在各个领域中的应用,本文设计并实现了一个多模态情感识别分析系统,系统包含了数据采集输入、数据预处理、情感识别算法、数据分析计算、前端可视化和系统管理等六个模块。

该系统可以根据数据模态的不同,选择不同的识别算法,
实现对离线图片、音频、视频文件等多种模态数据的情感识别,支持对视频数据进行视频情感成分分析和实时视频情感识别两类任务。

本
文对该系统进行了详细的设计和实现,测试了系统各项功能,并将系
统应用于社交媒体中的视频观点分析和医疗康复中的视频识别辅助。

社交网络中的情感传播分析技术研究近年来，社交网络的普及率越来越高，人们的社交方式也发生了很大的变化。

在每一刻，人们都在不断地在社交网络上交流着情感信息，有些是正面的，有些是负面的，这些情感信息的传播不仅影响着他人，同时也在影响我们自己的情感状态。

因此，情感传播分析在当前的社交网络中越来越重要。

本文将探讨社交网络中的情感传播分析技术研究。

一、情感传播分析的概念情感传播分析，是指对社交网络中的情感信息进行数据分析，了解和掌握网络用户情感态度、情感变化趋势和情感传播规律，以指导我们如何有效地改善自己的情感状态和引导他人的情感状态。

情感传播分析不仅可以在社交媒体的舆情分析中得到应用，同时在个性化推荐、个性化广告推销、医疗等方面的应用也是非常广泛的。

二、情感传播分析技术的研究情感传播分析技术包括了情感识别、情感计算、情感分类和情感传播分析等方面。

1. 情感识别情感识别是指通过文本内容挖掘技术，对大规模的文本进行情感判断，从而提取出文本的情感信息。

情感识别一般是基于“词袋模型”的，即将文本中的单词作为特征值，根据这些特征值对情感进行分类。

通过数据挖掘算法的处理，对情感进行判断和量化，最终得出情感指数。

2. 情感计算情感计算是指对情感信息进行量化，对情感进行度量和比较。

情感计算的主要方法包括了词语情感极性判断方法、基于概率图模型的情感计算方法和基于语义规则的情感计算方法等。

3. 情感分类情感分类是指将不同情感指数进行分类，将情感信息分为正面情感、中性情感和负面情感三类。

情感分类可以利用神经网络、支持向量机等机器学习方法来实现。

4. 情感传播分析情感传播分析是指对社交网络中情感信息的传播进行分析，发现诱发和加速社交网络中情感信息扩散的因素，并通过社交网络中的节点分析、动态网络分析、影响力分析等方法，对情感传播进行全面的探索。

三、情感传播分析技术应用1. 情感分析在营销中的应用对于企业而言，情感分析可以帮助企业更好地了解消费者的需求和态度，并通过精准营销帮助企业提升营销效果，加强品牌形象。

情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算。

它的目的是赋予机器识别、理解、表达和适应人的情感的能力，以建立和谐的人机环境，并使计算机具有更高、更全面的智能。

情感计算也被称为机器人的“读心术”，或者“察言观色”的能力。

情感计算主要通过计算机技术自动分析自然语言（文本）、视觉（图像或视频）、听觉（声音）、生理信号等多模态对象所包含的情感倾向及其强度。

情感计算的分类主要从主客观性和情感倾向两个方面。

情感计算领域包含了众多研究方向，目前该领域下的研究热点主要包括属性级情感分析、对话情感、多模态情感、精神情感等。

以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅相关文献或咨询相关学者。

【关键词】情感计算情绪认知评价理论情感智能体情感决策【英文关键词】Affective computing Cognitive Evaluation Theory Emotionalagent Affective cognitive decision-making情感计算论文：基于情绪认知评价理论的人机交互中情感交互研究【中文摘要】情绪在人们的日常学习工作中发挥着重要作用,并且人类具有的情感能力是人类与当前智能机器的最大不同之处之一。

不断完善的认知心理学、认知神经学和情绪认知评价理论有力的支持了人工智能领域情感机器人的研究工作。

计算机和人工智能等领域的研究学者也越来越认知到让智能机器只具备逻辑运算能力是远远不够的,还应该让其具有情感能力(情绪识别和情感表达),且能与人进行具有情感的交流。

本文首先介绍了智能机器人与人工情感的研究现状和研究意义,接着介绍了与本课题相关的基础知识、相关理论和技术,然后阐述了基于认知评价理论的情感模型,最后在情感认知(Affecti ve-C ognitive, AC)模型框架中改进了基于情绪认知评价理论的情感认知决策方法并且通过改进的Q学习算法实现智能体的情感认知决策,传统Q学习算法没有考虑来自智能体自身内部对实现某种目标的内在激励只考虑来自它外部环境的奖励,而改进的Q学习算法则采用了内在激励和外部环境奖励的两种奖惩机制,同时采用BP 神经网络方法来实现Q学习算法中的Q函数。

本文采用了AC框架模型中对情感认知决策进行网络分层的方法,即每个情感认知决策是由它的子决策和原始决策组成,且每个决策可以激活和销毁它的子决策。

本文对情感认知决策进行网络分层的是为了解决情感认知决策中的决策维数问题,其实质就是把情感认知决策进行细分,让不同层次上的情感认知决策都有各自的目标,每个低层次情感认知决策只需在较小的状态空间内进行求解,学习到低层次情感认知决策的策略可以被高层次的情感认知决策直接调用,从而加快决策的求解速度。

2022年1月面向电信运营商服务热线的情感计算技术研究赵东明,王敏辉,田雷（中国移动通信集团天津有限公司，天津300020）【摘要】为了解决运营商服务热线情感挖掘能力不足的问题,本文对中国移动服务数据(10086语音投诉工单、在线服务记录、服务标签等)进行研究,构建了一种智能语音认知分析系统,以多模态情感分类技术输出结构化情感标签,并通过数据可视化运营分析界面方式进行展示,以期为相关人员提供参考。

【关键词】智能语音;认知理解;多模态情感分类;篇章段落分析【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2022）01-0139-030引言近年来人工智能技术飞速发展，在多个领域取得了标志性应用成果[1-2]。

运营商客户服务的场景化运营质量与维系、服务的措施息息相关，为了解决天津移动“运营场景碎片化、策略简单、效率低、服务方式过于被动化”的痛点[3-4]，急需引入大数据、智能语音和知识图谱技术，跟踪客户语音情感变化、异动变化、满意度变化，构建智能语音认知分析系统，实现“面向场景、面向需求、面向情感”的服务运营体系。

同时，中国移动积累了大量客户服务数据（10086语音、外呼语音、投诉工单、在线服务记录、服务标签），投诉数据价值挖掘的方面存在不足[5]。

为了持续提升客户服务感知，在集团智慧中台战略指导下，天津移动基于集团九天AI（artificial intelligence，人工智能）平台的算力、算法能力，打造了以精益服务、存量保拓为目标的语音情感认知分析系统———“青鸾”。

1功能架构“青鸾”基于海量热线语音数据进行智能情感分析，输出关键标签和结构化情感分类，生成个性化语音理解分析报告，以日报、月报、智能大屏、分析图表、专题报告等方式呈现给运营服务管理人员，具备语音结构化检索、情感语义理解、认知方案生成、业务运营决策辅助等功能，提供接口、租户两种赋能方式，提升服务数智化管理水平。