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情感计算 概念与原理 版权信息
- ISBN：9787547860526
- 条形码：9787547860526 ; 978-7-5478-6052-6
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
情感计算 概念与原理 本书特色
全面介绍用以实现情感计算的常用算法、策略和数据集的发展情况
情感计算 概念与原理 内容简介
情感计算旨在创建一种能感知、识别和理解人类情感，并能针对情感作出智慧灵敏反应的计算系统。情感计算是实现自然化和拟人化人机交互的基础性技术和重要前提，对开启数字化、智能化时代具有重大价值。本书主要介绍了用以实现情感计算的常用算法、策略和数据集的发展情况，为有志于或已经投身于情感计算开发行列的从业者提供更加全面的知识和技术支撑。情感计算是一门交叉学科技术，因此本书也可以作为工具书，与其他相关学科和技术书籍一道，成为实践情感计算开发和应用的核心参考。本书所属丛书是国内**套系统阐述情感计算发展、理论和应用的丛书，有助于读者更加清晰地把握情感计算的全貌。
情感计算 概念与原理 目录
**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
......
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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情感计算 概念与原理 作者简介
李太豪 信息科学与系统工程博士，之江实验室高级研究专家、研究员，中国科学院大学杭州高等研究院教授，浙江大学计算机学院博士生导师，浙江省海外高层次人才特聘专家。曾任哈佛大学研究员，波士顿Flatley 创新实验室首席科学家。
董建敏 控制科学与工程博士，之江实验室高级研究专员。
程翠萍 计算机技术硕士，之江实验室研究专员。
朱 敏 经济学博士，上海师范大学商学院副教授，商业数据系主任，金融学专业硕士生导师，中国交叉科学学会金融量化分析与计算专业委员会委员、上海市经济学会会员、上海市世界经济学会会员。
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