情感计算 概念与原理

**章 绪论………………………………………………1
1.1 情感计算的发展历程…………………………………1
1.2 情感计算的存在意义 ……………………………………4
1.3 情感计算的未来挑战……………………………………6
1.3.1 情感计算的可行性 ……………………………6
1.3.2 情感计算的理论和技术突破 ……………………8
1.3.3 情感计算的监管需求 …………………………10
第二章 情感及情感计算…………………………………15
2.1 情感计算的由来 …………………………………………15
2.1.1 人类社会的情感 ………………………………16
2.1.2 可计算的情感 ……………………………………20
2.2 情感的分类方法 …………………………………………22
2.2.1 离散情感模型 …………………………………22
2.2.2 维度情感模型 ……………………………………24
2.2.3 其他情感模型 …………………………………27
2.3 情感计算的研究内容 ……………………………………29
2.3.1 情感基础理论 ……………………………………29
2.3.2 情感信号的采集 …………………………………30
2.3.3 情感分析 ………………………………………30
2.3.4 多模态融合 ……………………………………33
2.3.5 情感的生成与表达 ………………………………35
2.4 情感计算的研究方法 ……………………………………35
2.4.1 传统机器学习方法 ………………………………36
2.4.2 深度学习方法 ……………………………………41
2.5 情感计算的研究现状 ……………………………………49
2.5.1 单模态情感计算 ………………………………50
2.5.2 多模态情感计算 ………………………………55
2.6 情感计算的功能特点 ……………………………………57
2.6.1 情感计算的行业应用……………………………59
2.6.2 情感计算的未来趋势 ……………………………63
第三章 文本情感计算………………………………………69
3.1 背景概述 …………………………………………………69
3.1.1 基于情感词典和规则库的文本情感计算 ………70
3.1.2 基于机器学习的文本情感计算 ………………70
3.1.3 基于深度学习的文本情感分析 ………………72
3.2 代表数据集 ………………………………………………75
3.2.1 中文文本情感分析数据集介绍 …………………75
3.2.2 英文文本情感分析数据集介绍 ………………83
3.3 主要方法 ………………………………………………91
3.3.1 基于传统机器学习的方法 ……………………91
3.3.2 基于深度学习的方法 ……………………………93
3.4 应用及展望 ………………………………………………97
第四章 语音情感计算…………………………………101
4.1 背景概述 ……………………………………………101
4.1.1 语音情感计算研究背景 ………………………101
4.1.2 语音情感计算研究现状 ……………………103
4.2 代表数据集 ……………………………………………105
4.2.1 数据集的分类 …………………………………105
4.2.2 常见的语音情感数据集 ………………………107
4.3 主要方法 ………………………………………………111
4.3.1 语音信号的预处理 …………………………112
4.3.2 语音情感特征提取 …………………………115
4.3.3 传统的方法 …………………………………118
4.3.4 深度学习的方法………………………………121
4.4 技术挑战 ………………………………………………124
4.5 应用及展望 ……………………………………………126
4.5.1 医学领域 ………………………………………126
4.5.2 服务领域 ……………………………………126
4.5.3 公共安全领域 ………………………………127
4.5.4 教育领域 ……………………………………127
第五章 视觉情感计算…………………………………131
5.1 背景概述 ………………………………………………131
5.1.1 视觉情感计算研究背景 ………………………131
5.1.2 视觉情感计算研究现状 ……………………135
5.2 代表数据集 ……………………………………………140
5.2.1 图像情感数据集 ……………………………140
5.2.2 视频情感数据集 ………………………………142
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