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| 編輯推薦： |
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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
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| 內容簡介： |
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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第一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。
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| 關於作者： |
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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| 目錄：
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第一章 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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| 內容試閱：
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随着科技的不断进步，人工智能技术的发展和应用已经成为当今社会发展的重要驱动力。如何让机器具有情感，使机器与人类之间的交流和互动更具有温度是人工智能领域研究的一大热点和难点。解决这一问题的基石就是研究情感本身，对情感进行科学度量和分析。情感计算，顾名思义就是对情感的定量化研究。作为人工智能和认知科学的结合，情感计算在商业、管理等领域有许多前景广阔的应用，近年来更是成为理论研究的一个热点。虽然情感的概念和理论在心理学中已经形成了比较成熟的知识体系，但现在人们认知中的情感计算超越了传统心理学的范畴，包含了深度学习、人机交互等人工智能方面的技术进展。
本书共8章。第一章是绪论，从情感计算的发展历程、存在意义和未来挑战等3个方面出发，介绍情感计算的背景和现状。第二章介绍情感及情感计算的概念，从人类情感的概念出发讲述了情感的分类方法，引出情感计算的研究内容、研究方法、研究现状及功能特点。第三章、第四章、第五章、第六章分别聚焦文本情感计算、语音情感计算、视觉情感计算和生理信号情感计算，介绍各自的背景、代表数据集、主要方法、技术挑战、应用及展望等。在前几章的基础之上，第七章围绕多模态情感计算展开。第八章介绍拟人情感对话系统，包括拟人情感对话系统的模块框架、应用场景和技术挑战等，并详细介绍了之江情感识别和计算平台。
本书的构思和撰写希望实现3个小目标。首先，通过梳理目前情感计算最新的研究进展，总结情感计算过去研究的发展脉络，力求呈现给广大读者一个较为全面、完整的知识体系，便于读者了解概况、迅速入门，熟悉当前研究的主流理论、方法和技术。其次，较为详细地介绍情感计算中广为运用的深度学习技术，包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等方法，希望读者能以本书深入浅出的介绍为基石，顺利地延伸学习相关技术细节。此外，通过案例的方式展现主要的技术运用流程，结合具体的问题，从自然语言处理开始，提取数据、处理数据和分析数据。最后，提供可供研究使用的数据资源。当前许多技术性研究通常都会使用标准开源的数据集作为算法比较的基准。提供这些数据库信息以及相应的下载链接，可以大大减轻读者搜索数据的成本。此外，本书的编写也尽量贴近高等学校心理学、管理学、人工智能等专业教材的教学需求，秉承概念、理论、技术、运用“四位一体”的知识架构，便于安排教学学时和学习测评。
在本书的撰写过程中，编写组得到了学术界和产业界人士的大力协助。其中，德勤科学加速中心侯月女士、张博伦先生，纽约大学坦登工学院数据分析专业研究生崔新蕾女士，上海师范大学商学院商业数据系研究生卜守业先生、毛慧珏女士、赵若雯女士、耿慧敏女士、郭煜先生、吴一凡先生，之江实验室跨媒体研究中心岳鹏程先生、李刘鹏先生、宋兴喆先生、吴彦峰先生、阮玉平先生、孙俊先生、邹晓梅女士参与了本书各章节的内容编撰。值此，谨代表本书编写组向他们及其所在单位表示诚挚的谢意。
众所周知，情感计算技术的研发和应用在当前相对较少。因此，本书的撰写也是由一批走在科研和转化实践最前沿的人士“摸着石头过河”。相信随着相关技术的不断成熟和应用的进一步普及，本书难免存在不足之处，望读者能够理解并提出宝贵的建议。我们也十分愿意与各位读者、专家展开深度交流和合作，共同推动情感计算领域的发展。
本书编写组
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