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    情感計算:概念與原理

    ...

    • ISBN:978-7-5478-6052-6
    • 作者:李太豪 董建敏 主編
    • 定價:¥108 元
    • 出版時間:2024-07-01
    • 版次:01
    • 印次:01
    • 裝幀:
    • 紙張:
    • 開本:16
    • 字數:
    • 頁數:

          情感計算旨在創建一種能感知、識別和理解人類情感,并能針對情感作出智慧靈敏反應的計算系統。情感計算是實現自然化和擬人化人機交互的基礎性技術和重要前提,對開啟數字化、智能化時代具有重大價值。本書主要介紹了用以實現情感計算的常用算法、策略和數據集的發展情況,為有志于或已經投身于情感計算開發行列的從業者提供更加全面的知識和技術支撐。情感計算是一門交叉學科技術,因此本書也可以作為工具書,與其他相關學科和技術書籍一道,成為實踐情感計算開發和應用的核心參考。本書所屬叢書是國內第一套系統闡述情感計算發展、理論和應用的叢書,有助于讀者更加清晰地把握情感計算的全貌。

    目  錄

     

    第一章 緒論………………………………………………1

    1.1 情感計算的發展歷程…………………………………1

    1.2 情感計算的存在意義 ……………………………………4

    1.3 情感計算的未來挑戰……………………………………6

    1.3.1 情感計算的可行性 ……………………………6

    1.3.2 情感計算的理論和技術突破 ……………………8

    1.3.3 情感計算的監管需求 …………………………10

    第二章 情感及情感計算…………………………………15

    2.1 情感計算的由來 …………………………………………15

    2.1.1 人類社會的情感 ………………………………16

    2.1.2 可計算的情感 ……………………………………20

    2.2 情感的分類方法 …………………………………………22

    2.2.1 離散情感模型 …………………………………22

    2.2.2 維度情感模型 ……………………………………24

    2.2.3 其他情感模型 …………………………………27

    2.3 情感計算的研究內容 ……………………………………29

    2.3.1 情感基礎理論 ……………………………………29

    2.3.2 情感信號的采集 …………………………………30

    2.3.3 情感分析 ………………………………………30

    2.3.4 多模態融合 ……………………………………33

    2.3.5 情感的生成與表達 ………………………………35

    2.4 情感計算的研究方法 ……………………………………35

    2.4.1 傳統機器學習方法 ………………………………36

    2.4.2 深度學習方法 ……………………………………41

    2.5 情感計算的研究現狀 ……………………………………49

    2.5.1 單模態情感計算 ………………………………50

    2.5.2 多模態情感計算 ………………………………55

    2.6 情感計算的功能特點 ……………………………………57

    2.6.1 情感計算的行業應用……………………………59

    2.6.2 情感計算的未來趨勢 ……………………………63

    第三章 文本情感計算………………………………………69

    3.1 背景概述 …………………………………………………69

    3.1.1 基于情感詞典和規則庫的文本情感計算 ………70

    3.1.2 基于機器學習的文本情感計算 ………………70

    3.1.3 基于深度學習的文本情感分析 ………………72

    3.2 代表數據集 ………………………………………………75

    3.2.1 中文文本情感分析數據集介紹 …………………75

    3.2.2 英文文本情感分析數據集介紹 ………………83

    3.3 主要方法 ………………………………………………91

    3.3.1 基于傳統機器學習的方法 ……………………91

    3.3.2 基于深度學習的方法 ……………………………93

    3.4 應用及展望 ………………………………………………97

    第四章 語音情感計算…………………………………101

    4.1 背景概述 ……………………………………………101

    4.1.1 語音情感計算研究背景 ………………………101

    4.1.2 語音情感計算研究現狀 ……………………103

    4.2 代表數據集 ……………………………………………105

    4.2.1 數據集的分類 …………………………………105

    4.2.2 常見的語音情感數據集 ………………………107

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