情感计算

摘要： Salovery和Mayer于1990年提出情感智能的概念,并深入探测其测量方法和重要性。他们认为,情感智能是一种社会智能,包括监督自己和他人情绪的能力,区分自己和他人情绪的能力,以及运用情绪信息去指导思维和行动的能力。进入人工智能时代,Rosalind.W.Picard提出情感计算,她通过工程和数学的方法赋予计算机或机器人与人类似的情感,使之具有表达、识别和理解喜怒哀乐,模仿、延伸和扩展人的情感的能力。然而,经过科学家们数十年的努力,情感计算依然是横跨在人脑与电脑之间的一条鸿沟。

摘要： 针对双师教学中远程授课名师对本地学生的学习情感感知不足、授课成效不佳等问题,文章提出通过融合情感计算和大数据分析等方法,构建多空间融合视域下多模态情感分析的理论框架,探索基于多模态数据融合的学生学习情感识别与智能评估,挖掘基于时序“学习情感-空间”联合建模的学生群体情感演化机理。在此基础上,建立多模态情感分析教育应用平台,分析基于原型系统的教学验证及干预方案。文章期望通过研究双师课堂中多模态学习情感分析的关键问题、逻辑理路与实施路线,揭示学生在双师教学视域下的学生情感发展机制,拓展学生群体情感的干预实践,为“双师”课后教研提供技术支撑与行动指南。

摘要： 在线教育作为“互联网+”时代下对线下教育的必要支持形式,其满意度在很大程度上反映我国在线教育发展过程中存在的诸多问题。本文针对中小学在线教育的满意度问题,首先以SERVQUAL模型为基础,融合在线教育文献构造出包含直观性、基本性、响应性、保证性、个性化、经济性为一级指标,有形、无形、APP、课程、教师、广告、安全、交互为二级指标的中国中小学在线教育满意度评价体系。然后以情感计算为核心,构建基于LSTM算法的满意度自动评价系统。为了验证该体系的有效性,我们对清洗后的评论进行情感值计算,获得满意度评价指标的量化满意度。结果表明该评价量表和评价系统可以有效反映出现行的中小学在线教育的满意度,为在线教育更好的发展提供了一种量化评价手段。

摘要： 情感的识别和理解是类人智能机器的核心功能之一,并在数字经济高质量发展过程中发挥着愈发重要的作用。现阶段,针对人的情感做出智慧、灵敏、友好反应的计算系统正在多领域实现应用,计算机的拟人化程度不断提升,带来了人机共存社会交互模式的创新变革,形成了新的需求增长点,对经济社会发展产生了巨大的拉动作用。文中系统阐释情感计算与消费转型升级、制造业数字化转型、数字经济治理的关系。通过中国知网检索CSSCI期刊中关于“情感计算”与“数字经济”在2014—2021年发表的文献,发现近年来发文量呈现显著增长态势,研究的重心从核心技术驱动逐步转向应用场景驱动,更加侧重于问题导向和需求导向。从情感计算与数字经济高质量发展的内在逻辑出发,总结了通过情感计算技术和应用,有效促进中国数字经济高质量发展的政策建议。

摘要： 近年来,我国老年人口比例持续走高。国家统计局报告指出,“十四五”期间,我国60岁以上老年人口将突破3亿,将从轻度老龄化迈入中度老龄化。面对日益严重的老龄化问题,老年群体的幸福生活靠什么保障?“要加强机器人的研发,支持多模感知、情感计算、主动对话、虚拟形象等关键技术与陪伴机器人产品研发,让机器人解决老年人的养老、情感陪伴、健康管理等问题。”2022年全国两会期间,全国人大代表、科大讯飞股份有限公司董事长刘庆峰建议用科技为老龄化问题支招。

摘要： 随着智能移动终端和社交媒体的普及,带有地理标签的社交媒体数据大量涌现,其“文本—位置—时间”的多维特征使得精细时空尺度上的旅游者情绪感知成为可能。该文基于2017-2019年旅游者发布的新浪微博数据,采用BERT模型对微博数据进行文本分析,探讨旅游者情绪的时空分布规律及不同主题下旅游者的情绪特征,并分析导致旅游者产生负面情绪的相关因素。研究发现,微博中旅游者情绪呈现昼夜、周和季节性节律变化,不同性别旅游者在情绪反应强度及情绪节律上存在差异,对“天气”和“餐饮”主题易产生强烈情绪。该文提出的旅游者情绪挖掘方法可从多维度、多层次挖掘旅游者情绪特征,为旅游目的地舆情监测和预警系统提供借鉴。

摘要： 情感投入在混合协作学习中发挥重要作用,厘清其作用机制是当前亟待解决的问题。混合协作学习场景下多模态情感计算技术的支持为更加精准地分析学习者情感投入提供了可能。文章从情感数据的多模态融合、情感发生的情境解释、情感状态的动态变化、情感发展的层级建构和情感反馈的调节干预五个层面构建了混合协作学习者情感投入的研究框架,并从改善混合协作学习过程和探索混合协作学习规律出发,阐述了混合协作学习者情感投入的分析路径。一方面,融合多模态数据,输出可视化的情感状态识别结果;根据环境、认知、行为、动机及任务等因素,进行情感归因;预防情感危机,采取反馈与调节措施。另一方面,探索情感投入与人际互动、学习资源、认知发展的关系,以期揭示混合协作学习的内在规律。

摘要： 手语是听障人士与外界沟通交流的桥梁,如何帮助听障人士带有情感地与健听人正常交流,是当下社会需要解决的问题。辅助听障人士的一种手语转情感语音的交流工具,涉及手语识别、表情情感计算、语音情感合成等技术领域,基于机器视觉、动态贝叶斯网络、共振峰合成法等知识,能够实现手语同传、双向交互、情感表达等目的。文章研究能够应用在手机上的软件,方便用户随身携带,实现由手语转换成情感语音,改善听障人士与正常人直接的沟通交流方式。

摘要： 针对传统的心理健康测量方法存在的低效、低准确度问题,提出了多模态情感计算方法,并将其应用到社区居家养老的心理服务推荐中,为居家养老提供精准的个性化心理服务,促进居家养老事业发展,提高居家养老模式的高质量实施及心理服务市场的布局提供借鉴。

摘要： 由中国中文信息学会情感计算专委会(筹)主办、苏州大学承办的“第二届中国情感计算大会”(The Second Chinese Conference on Affective Computing,CCAC 2022)暨中国中文信息学会情感计算专委会(筹)工作会议将于2022年8月13日—14日在江苏省苏州市举行。CCAC聚焦情感计算处理的前沿研究,为情感计算各相关研究领域的学者和研究生提供情感计算最新学术和技术成果的交流平台。本次大会由苏州大学周国栋教授、香港中文大学黄锦辉教授担任大会主席,清华大学黄民烈教授、新加坡管理大学蒋静教授担任大会程序委员会主席。8月14日大会邀请卡内基梅隆大学Kathleen M.Carley教授、兰州大学胡斌教授、帝国理工学院Bj rn W.Schuller教授三位国际知名学者作大会特邀报告。

摘要： 针对智能科学与技术专业数据挖掘课程中的知识难点,引入智能科学的重要问题——使机器理解人类情感,提出基于情感计算的数据挖掘课程教学案例.笔者利用伦敦玛丽女王大学研究者建立的情感识别数据集,由浅入深地设计了针对数据预处理、聚类分析、关联性分析、分类、回归分析知识点的5个课堂和上机实验教学案例;规划了一项基于脑电信号识别情绪状态的课程作业,培养学生的综合知识运用能力和团队协作能力.这些教学案例引导学生分析与人类情绪密切相关的认知数据,形象展示不同数据分析算法的功能特点,在提高教学效果的同时帮助学生了解智能人机交互技术的前沿动态.

摘要： 在简要介绍情感计算构建和谐人机交互的网络远程教育系统中的应用研究及国内外研究现状综述的基础上,详细给出了情感计算在构建和谐人机交互的网络远程教育系统中的应用研究方法与设计,并分析了情感计算应用于网络远程教育系统中的有效作用及情感计算在构建和谐人机交互的网络远程教育系统中应用必须解决的关键问题;提出和谐人机交互的网络远程教育系统的多模情感信息融合机制及师生自然和谐的人机情感交互技术;为开发和谐人机交互的网络远程教育系统提供新的理论与方法.

摘要： 音乐的情感计算至今仍是一个难题。由于上述原因，基于情感分类的音乐服务往往不能做到符合用户的期望。为了度量音乐的情感的多样性，本文定义了音乐歧义因子（MAG）作为人类感知某支音乐的情感的一个指标。并通过使用决策树算法建立出了一个能够较好预测音乐歧义性的模型。该模型允许根据音乐本身的特征对MAG进行计算。试验结果表明，我们能够根据计算出的MAG验证某种音乐分类的正确性，衡量用户的对这种分类的满意度。

摘要： 根据用户的个性化偏好进行产品推荐是一种有效的基于内容的产品推荐算法，其中用户偏好的不确定性和描述上的模糊性是用户偏好度建模的难点。通过引入情感计算的概念，建立了基于产品特征空间的用户偏好度模型，用类似于模糊空间隶属度的“偏好度”很好地描述了用户对某个产品特性的偏好程度，并提出了产品特性与用户偏好度之间匹配度的计算方法。在此基础上，提出了完整的基于用户偏好度模型和情感计算的产品推荐算法。该算法向用户动态推荐一定数量的产品，根据用户对所推荐产品的情感评价来修正用户偏好度矩阵，迭代进行下一次产品推荐。已经证明这种算法所得到的产品推荐结果收敛于以用户“真实”的偏好对产品进行排序的结果，仿真实验也验证了算法的收敛性和有效性。

摘要： 以社交媒体中公众对企业突发事件的反馈内容为目标,本文通过LDA主题建模、构造情感词分类器、情感计算等手段,提出了一个监测社交媒体中企业突发事件的公众观点、情感强度及演化的方法框架.同时以微博作为研究平台,选择企业官方微博中的热点事件评论为研究对象,基于Python环境,利用Word2vec训练出来的情感词向量做情感计算,解决了情感词典完备性不足和时效性低的缺点,验证了方法的有效性.

摘要： 传统的多属性决策方法大多关注属性权重和属性区间的变化问题，而没有考虑决策过程的进化特性，并且很少涉及人对决策目标的理解及决策偏好对权重的影响。为此，论文提出了一个人机情感交互的进化算法并应用于多属性决策问题。基于一类刺激响应机制的人工情感计算方法，在人机交互过程中，不断进化人对多属性决策问题中各属性权重，形成在交互式进化计算框架下的情感偏好进化的决策策略。测试函数和经济效益排序实例研究表明了技术方法的有效性。

摘要： 微博已经成为社会新闻舆论最重要的集散地和社会群体平台,对微博信息流进行监测发现,突发事件对于舆情监控具有十分重要的意义.文章通过构建情感向量,采用改进的Kleinberg方法对情感状态进行监测,发现突发事件情感特征及突发期,并采用谱聚类方法对处于突发期的博文进行聚类分析,抽取突发事件.实验结果证明该方法可以快速发现微博流中的突发事件,是一种有效的在线事件检测方法.

摘要： 本文在湖南省科技计划项目的理论与实践研究的基础上,提出了一种基于情感计算和Web3D技术支持的网络远程教育虚拟实验平台的教学模型和体系结构模型,并论述了其结构特性和自主学习、构建主义理论等学习策略,以及设计与构建的基本理论与关键技术.有效地解决了网络远程教育中情感交流缺失和因缺少实验条件而没有真实实验情境体验等难题，使网络远程教育虚拟实验平台的教学能真正实现和谐的人机情感交互。

摘要： 在分析情感Agent的基本特征和情感模型基础上，构建了一个情感Agent模型的基本框架，并从导游、玩家第三只手、语言训练者和综合代理等角度分析了情感Agent的应用。

摘要： 在实际应用中，语音情感变化的检测比单纯的语音情感识别具有更广泛的应用前景，而目前关于语音情感变化检测的研究却很少。为了实现语音情感变化检测，本文研究了基于情感分数曲线的检测方法。首先将情感语音划分成一些语音段，采用基于频谱特征的方法进行情感识别，得到情感分数曲线。然后根据情感分数曲线的变化规律，确定发生情感变化的时间范围。针对该方法正确率较低的问题，对其进行了分析和改进，改进后的方法可以达到86.1%的正确率，并且具有比较稳定的检测性能。

摘要： 本发明提供了一种情感呈现方法和装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该情感呈现方法包括：获取第一情感呈现指令，其中第一情感呈现指令包括至少一种第一情感呈现模态和至少一种情感类型，至少一种第一情感呈现模态包括文本情感呈现模态；以及根据至少一种第一情感呈现模态中的每种情感呈现模态进行至少一种情感类型中的一种或多种情感类型的情感呈现。本发明能够实现以文本为主的多模态情感呈现方式，因此，提高了用户体验。

摘要： 本申请公开了一种音乐情感识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质，涉及人工智能技术领域，可以提高音乐情感识别精度。所述方法包括：从音频样本数据中提取音频特征数据；将所述音频特征数据输入至卷积神经网络进行训练，得到情感分类模型；通过所述情感分类模型将音频特征数据分类为各个情感维度的局部平移不变特征；将所述不同情感维度的局部平移不变特征输入至递归神经网络中进行训练，得到音乐情感识别模型，所述音乐情感识别模型中记录有局部平移不变特征在各个情感维度上的音乐情感识别结果；通过所述音乐情感识别模型对待识别音频数据进行音乐情感识别，得到各个情感维度上的音乐情感识别结果。

摘要： 一种情感交互方法及装置、计算机可读存储介质、计算机设备，所述情感交互方法包括：获取用户数据；对所述用户数据进行情感识别，以得到用户的情感状态；至少根据所述用户数据确定意图信息；根据所述情感状态和所述意图信息控制与用户之间的交互。通过本发明技术方案可以在情感上实现与用户的交互，提高交互过程的用户体验。

摘要： 本申请公开了一种音乐情感识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质，涉及人工智能技术领域，可以提高音乐情感识别精度。所述方法包括：从音频样本数据中提取音频特征数据；将所述音频特征数据输入至卷积神经网络进行训练，得到情感分类模型；通过所述情感分类模型将音频特征数据分类为各个情感维度的局部平移不变特征；将所述不同情感维度的局部平移不变特征输入至递归神经网络中进行训练，得到音乐情感识别模型，所述音乐情感识别模型中记录有局部平移不变特征在各个情感维度上的音乐情感识别结果；通过所述音乐情感识别模型对待识别音频数据进行音乐情感识别，得到各个情感维度上的音乐情感识别结果。

摘要： 本发明实施例提供了一种语音情感交互方法、计算机设备和计算机可读存储介质，解决了现有技术中的智能交互方式无法分析出用户消息的深层次意图以及无法提供更人性化的交互体验的问题。该语音情感交互方法包括：根据用户语音消息获取情绪识别结果，其中，情绪识别结果中至少包括音频情绪识别结果，或情绪识别结果中至少包括音频情绪识别结果和文本情绪识别结果；根据用户语音消息的文本内容进行意图分析，得到对应的基本意图信息；根据情绪识别结果和基本意图信息确定对应的情绪意图信息；以及根据情绪意图信息确定对应的交互指令，或根据情绪意图信息和基本意图信息确定对应的交互指令。

摘要： 本发明公开一种基于视频内容生成情感曲线的多源情感计算系统及方法，涉及深度学习、计算机视觉、情感计算、音频处理和图像处理等技术。本系统包括视频内容特征提取模块、音频内容特征提取模块、特征融合回归模块和长视频分割与处理模块。本方法对从短视频片段中获取的视频和音频数据利用相应的特征提取卷积神经网络转换为视觉特征和听觉特征；对获取的视觉特征和听觉特征进行融合回归得到视频片段的情感值；最后组合输出长视频的情感序列，利用插值算法生成平滑的情感曲线。本发明实现了在计算机上计算视频情感变化曲线的自动化方法和系统，保留了观看者手工情感标注的特征，输出结果平滑自然，视觉效果更高，后续分析利用价值更大。

摘要： 本发明公开了一种情感词典建立与情感计算方法，采用高质量的人工标记中文语料库Ren‑CECps作为初始种子情感词，结合同义词词林及互联网中文文本语料（未标记）进行情感同义词扩充，并在情感计算方法上使用核函数方法，解决了情感计算过程中的训练时间久、准确率低的问题。

摘要： 本发明公开一种基于视频内容生成情感曲线的多源情感计算系统及方法，涉及深度学习、计算机视觉、情感计算、音频处理和图像处理等技术。本系统包括视频内容特征提取模块、音频内容特征提取模块、特征融合回归模块和长视频分割与处理模块。本方法对从短视频片段中获取的视频和音频数据利用相应的特征提取卷积神经网络转换为视觉特征和听觉特征；对获取的视觉特征和听觉特征进行融合回归得到视频片段的情感值；最后组合输出长视频的情感序列，利用插值算法生成平滑的情感曲线。本发明实现了在计算机上计算视频情感变化曲线的自动化方法和系统，保留了观看者手工情感标注的特征，输出结果平滑自然，视觉效果更高，后续分析利用价值更大。

摘要： 本发明涉及信息技术技术领域，具体为一种基于长短记忆网络和情感词典结合的情感计算方法，包括(一)情感文本识别。针对所有文本进行统一识别过滤，通过情感词方法进行过滤，不含任何情感词和主观色彩的词语默认为非情感文本，不进行情感分析。(二)基于情感词典的短文本情感计算方法。(三)基于长短记忆网络LSTM的长文本情感计算方法。本发明包括情感词计算方法，针对段文本根据情感词典对应的情感词、程度词、以及否定词，对文本的情感得分进行综合计算，然后根据最后的得分正负判别文本情感的正负；长短记忆网络学习方法，根据已标注好的正负情感样本进行基于字符级别的长短记忆网络训练，从而提高针对长文本的情感分类泛化性能。

摘要： 本发明公开了一种情感词典建立与情感计算方法，采用高质量的人工标记中文语料库Ren-CECps作为初始种子情感词，结合同义词词林及互联网中文文本语料（未标记）进行情感同义词扩充，并在情感计算方法上使用核函数方法，解决了情感计算过程中的训练时间久、准确率低的问题。