基于个性化和记忆机制的多模态情感计算模型

• 作者: 周思锦 陈棣成 涂耿 姜大志
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 情感计算 计算情感模型 深度神经网络 情感集成决策 个性化
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 仿真建模理论与方法|Modeling Theory and Methodology
• 页码范围: 745-758
• 页数: 14页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0899

摘要

随着情感计算研究的不断深入,记忆、个性化、情感之间的密切联系逐渐引起研究者的重视.已有方法在机器情感的感知、理解和表达方面仍存在着诸多不足.提出一种集情感感知、理解和表达于一体的情感计算模型.该模型是一个面向记忆机制的、接受多模态输入(视觉、听觉、词汇)的深度网络感知模型,并应用一种模糊化的情感集成决策来实现不确定性情感的理解.实验证明:该模型在各类多模态的情感计算中都有着较好的表现.