基于深度学习的目标人物情绪预测

• 作者: 刘勇 王振
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 情绪预测 情绪定量分析 情绪程度系数 BERT神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 211-217
• 页数: 7页
• 字数: 4426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007438

摘要

针对目标人物的情绪变化,本文提出了一种情绪预测方式对情绪进行识别、预测和分析.在情绪预测前,通过一种情绪定量算法对情绪数据集数据进行归一化处理,以得到每种情绪对应的程度系数,为下一步的情绪预测奠定基础.然后汇总目标人物一天的情绪变化得到一种主要情绪,再通过情绪预测算法得到最终的预测结果.本文应用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)神经网络对短对话进行情绪建模,以做到对目标人物的实时情绪预测.结果表明应用本文的训练模型,可以有效判断目标人物的未来情绪波动状况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇	青岛科技大学信息科学与技术学院	24	86	6.0	8.0
2	王振	青岛科技大学信息科学与技术学院	8	8	1.0	2.0