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情感計算多輪對話中的情緒預測方法 版權信息
- ISBN：9787576712681
- 條形碼：9787576712681 ; 978-7-5767-1268-1
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
情感計算多輪對話中的情緒預測方法 內容簡介
隨著人工智能技術的發展以及智能客服、虛擬助手等應用場景的不斷擴展，多輪對話情境下的情緒分析成為研究的重要方向。本書針對多輪對話情緒預測任務，從多輪對話中的情緒傳播特性、情緒信息的多源性、情緒反應的多樣性等角度，采用序列模型、圖神經網絡模型、知識圖譜以及集成模型等技術，研究并提出了多種對話情緒預測模型，從而為人機對話、智能客服、心理健康咨詢等領域的應用提供技術支撐。
本書適合在多輪對話場景下進行『青感分析的研究人員、工程師以及對此領域感興趣的學生和從業者，可以為其進一步探究人工智能、自然語言處理、計算機科學等相關領域提供參考。
情感計算多輪對話中的情緒預測方法 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 面臨的挑戰
1.3 國內外研究現狀
1.4 主要研究內容及創新點
1.5 本書組織結構
第2章 多輪對話情緒預測任務及其基線方法
2.1 引言
2.2 相關任務介紹
2.3 任務形式化定義
2.4 多輪對話數據介紹
2.5 基線方法
2.6 本章小結
第3章 基于情緒傳播特性的交互式雙狀態情緒細胞模型
3.1 引言
3.2 交互式雙狀態情緒細胞模型
3.3 實驗
3.4 本章小結
第4章 基于多源信息融合的對話者感知模型
4.1 引言
4.2 對話者感知模型
4.3 實驗
4.4 本章小結
第5章 基于情緒反應多樣性的自適應集成模型
5.1 引言
5.2 自適應集成模型
5.3 實驗
5.4 本章小結
第6章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
參考文獻
1.1 研究背景及意義
1.2 面臨的挑戰
1.3 國內外研究現狀
1.4 主要研究內容及創新點
1.5 本書組織結構
第2章 多輪對話情緒預測任務及其基線方法
2.1 引言
2.2 相關任務介紹
2.3 任務形式化定義
2.4 多輪對話數據介紹
2.5 基線方法
2.6 本章小結
第3章 基于情緒傳播特性的交互式雙狀態情緒細胞模型
3.1 引言
3.2 交互式雙狀態情緒細胞模型
3.3 實驗
3.4 本章小結
第4章 基于多源信息融合的對話者感知模型
4.1 引言
4.2 對話者感知模型
4.3 實驗
4.4 本章小結
第5章 基于情緒反應多樣性的自適應集成模型
5.1 引言
5.2 自適應集成模型
5.3 實驗
5.4 本章小結
第6章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
參考文獻
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情感計算多輪對話中的情緒預測方法 作者簡介
李大宇，山西晉城人，出生于1992年1月。畢業于山西大學計算機科學與技術專業，博士研究生學歷，現任山西財經大學金融學院教師。長期從事人工智能、自然語言處理、情感分析等方向的研究，并在國際期刊和會議上發表多篇論文。
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