对话情感识别的论文可以投三区四区的哪些期刊

IEEETransactionsonAffectiveComputing、TPAMI。

1、IEEETransactionsonAffectiveComputing：现在是中科院二区期刊，影响因子破7亿了，人工智能方向CCF-B类期刊，澳洲A类期刊。

2、TPAMI：是面向人脸、肢体动作这类图像的情感计算。对话中的情感识别任务在现实生活中应用领域广泛，因此受到了越来越多的关注。对话中的文本，既包含了说话人信息，又与前文联系紧密。

一、情感建模

随着人工智能技术的发展，人机交互方式越来越向着人类自然交互方向发展，但传统的人机交互方式是机械化的，难以满足现在的需求。情感计算技术的引入，可以让机器像人一样的观察、理解和表达各种情感特征，就能在互动中与人发生情感上的交流，从而使得人与机器交流得更加自然、亲切和生动，让人产生依赖感，故情感计算及其在人机交互中的应用将是人工智能领域里一个重要的研究方向。

情感建模则是情感计算的重要过程，是情感识别、情感表达和人机情感交互的关键，其意义就在于通过建立情感状态的数学模型，能够更直观地描述和理解情感的内涵。

对于情感模型而言，由于其对情感描述方式的不同，可以分为维度情感模型、离散情感模型和其他的情感模型，但在目前的情感建模研究中，维度情感模型的应用更加广泛。

二、维度情感模型

维度空间论认为人类所有情感分布在由若干个维度组成的某一空间中，不同的情感根据不同维度的属性分布在空间中不同的位置，且不同情感状态彼此间的相似程度和差异可以根据它们在空间中的距离来显示。在维度情感中，不同情感之间不是独立的，而是连续的，可以实现逐渐、平稳的转变。

21、一维情感模型

该模型用一根实数轴来量化情感，认为人类情感除了其独特分类不同外，都可以沿情感的快乐维度排列，其正半轴表示快乐，负半轴表示不快乐，并且可以通过该轴的位置可以判断情感的快乐和不快乐程度。

当人受到消极情感的刺激时，情感会向负轴方向移动，当刺激终止时，消极情感减弱并向原点靠近。当受积极情感的刺激时，情感状态向正半轴移动，并随着刺激的减弱逐渐向原点靠近。

情感的快乐维度是个体情感的共有属性，许多不同的情感会借此相互制约，这还可以为个体情感的自我调节提供依据，但多数心理学家认为情感是由多个因素决定的，也因此产生后来的多维情感空间。

22、二维情感模型

该模型从极性和强度两个维度区分情感，极性是指情感具有正情感和负情感之分，强度是指情感具有强烈程度和微弱程度的区别。这种情感描述比较符合人们对客观世界的基本看法，目前使用最多的是VA二维情感模型，该模型将情感划分为两个维度，价效维度和唤醒维度，如下图所示：

价效维度的负半轴表示消极情感，正半轴表示积极情感。唤醒维度的负半轴表示平缓的情感，正半轴表示强烈的情感。例如，在这个二维情感模型中，高兴位于第一象限，惊恐位于第二象限，厌烦位于第三象限，轻松位于第四象限。每个人的情感状态就可以根据价效维度和唤醒维度上的取值组合得到表征

23、三维情感模型

在三维情感模型中，除了考虑情感的极性和强度外，还有其他因素考虑到情感描述中。PAD三维情感模型是当前认可度比较高的一种三维情感模型，该模型定义情感具有愉悦度、唤醒度、和优势度三个维度，其中P代表愉悦度，表示个体情感状态的正负特性；A代表唤醒度，表示个体的神经生理激活水平；D代表优势度，表示个体对情景和他人的控制状态。

另外，还有APA三维情感空间模型，该模型采用亲和力、愉悦度和活力度三种情感属性，能够描述绝大多是情感。

24、其他多维情感模型

除了以上三种情感模型外，还有更复杂的情感模型。心理学家Izard的思维理论认为情绪有愉悦度、紧张度、激动度和确实度4个维度。愉悦度代表情感体验的主观享乐程度，紧张度和激动度代表人体神经活动的生理水平，确信度代表个体感受情感的程度。

心理学家Krech认为情感的强度是指情感具有由弱到强的变化范围，同时还以紧张水平、复杂度、快乐度3个指标来进行量化。紧张水平是指对要发生的事情的事先冲动，复杂度是对复杂情感的量化，快乐度是表示情感所处的愉快和不愉快的程度，故可以从这四个维度来判断人的情感。

另外，心理学家Frijda提出了情感具有愉快、激活、兴趣、社会评价、惊奇和复杂共6个维度的观点，但高维情感空间的应用存在较大难度，因此在实际中很少使用。

维度情感模型是用人类情感体验的欧氏距离空间描述，其主要思想是人类的所有情感都涵盖于情感模型中，且情感模型不同维度上的不同取值组合可以表示一种特定的情感状态。虽然维度情感模型是连续体，基本情感可以通过一定方法映射到情感模型上，但对于基本情感并没有严格的边界，即基本情感之间可以逐渐、平稳转化。维度情感模型的发展为人类的情感识别、情感合成和调节提供了模型基础。

三、离散情感模型

离散情感模型是把情感状态描述为离散的形式，即基本情感类别，如喜、怒、哀、乐等。 较为著名的是由心理学家Ekman提出的六大基本情感类别：愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶，其在情感计算研究领域得到广泛应用。Plutchik从强度、相似性和两极性三方面进行情绪划分，对出8种基本情绪：狂喜、警惕、悲痛、惊奇、狂怒、恐惧、接受、憎恨。还有其他的一些心理学家提出了对基本情绪的不同分类。

离散情感模型较为简洁明了，方面理解，但只能描述有限种类的情感状态，而维度情感模型弥补了离散情感模型的缺点，能够直观地反映情感状态的变化过程。

四、其他情感模型

除了较常用的维度情感模型和离散情感模型外，一些心理学家还提出了其他基于不同思想的情感模型，如基于认知的情感模型、基于情感能量的概率情感模型、基于事件相关的情感模型等，从不同的角度分析和描述人类的情感，使情感的数学描述更加丰富。

41、OCC情感模型

该模型是针对情感研究而提出的最完整的情感模型之一，它将22种基本情感根据其起因分为三类：事件的结果、仿生代理的动作和对于对象的观感，并对这三类定义了情感的层次关系，可以描述特定情感的产生条件和后续发展。OCC模型给出了各类情感产生的认知评价方式。同时，该模型根据假设的正负极性和个人对刺激事件反应是否高兴、满意和喜欢的评价倾向构成情感反应。

在模型中，最常产生的是恐惧、愤怒、高兴和悲伤这4种情绪。尽管OCC模型传递函数并不是很明确，但从广义上看，其具有较强的可推理性，易于计算机实现，因此被广泛应用于人机交互系统中。

42、隐马尔可夫模型情感模型

该模型有三种情感状态，分别是感兴趣、高兴、悲伤，并且可根据需要扩展到多种情感状态。在模型中，情感状态是通过观测到如情绪响应上升时间、峰值间隔的频率变化范围等情感特征得到的，并通过转移概率来描述情感状态之间的相互转移，从而输出一种最可能的情感状态。

该模型适合表现由不同情感组成的混合情感，如忧伤可以由爱和悲伤组成。另外，还适合表现由若干单一的情感状态基于时间的不断交替出现而成的混合情感，如爱恨交织的情感状态就可能是爱恨两种之间循环。该模型的不足之处在于，对于相同的刺激，其感知结果是确定的。

43、分布式情感模型

该模型是针对外界刺激建立起来的一种分布式情感模型，整个分布式系统是将特定的外界情感事件转换成与之相对应的情感状态，过程分为以下两个阶段：

1、由事件评估器评价事件的情感意义，针对每一类相关事件，分别定义一个事件评估器，当事件发生时，先确定事件的类型和信息，然后选择相关事件评估器进行情感评估，并产生量化结果情感脉冲向量EIV。

2、对EIV归一化得到NEIV，通过情感状态估计器ESC计算出新的情感状态。事件评估器、EIV、NEIV及ESC均采用神经网络实现。

附：学习书目

《情感计算与情感机器人系统》吴敏 刘振焘 陈略峰

计算情感分析得分函数是预处理文本数据。

1、预处理文本数据，如去除停用词、标点符号等，进行分词和词性标注，将文本转化为计算机可处理的形式。

2、构建情感词典或使用现有的情感词典，将文本中的词语与情感词典进行匹配，计算文本中包含正面、负面和中性情感词汇的数量和权重。

3、根据算法模型，计算文本的情感极性得分，通常使用的是情感极性得分的加权平均值或者概率值。

情感计算的概念是在1997年由MIT媒体实验室Picard教授提出，她指出情感计算是与情感相关，来源于情感或能够对情感施加影响的计算。中国科学院自动化研究所的胡包刚等人也通过自己的研究，提出了对情感计算的定义：“情感计算的目的是通过赋予计算机识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境，并使计算机具有更高的、全面的智能”。

情动唤醒（Emotional arousal）SPA是一种特定的SPA（Single-Page Application，单页面应用程序）设计模式。SPA是一种Web应用程序的架构模式，它通过使用动态加载的内容和异步数据交互，使用户能够在单个页面上无刷新地进行导航和操作。

情动唤醒SPA是在传统SPA模式的基础上添加了情感触发机制。它通过监测用户的情感状态或行为，根据用户的情感反馈动态地调整和呈现内容，以提供更加个性化和情感化的用户体验。这种设计模式旨在通过情感识别和情感响应来增强用户与应用程序之间的情感互动，以满足用户的情感需求，并提供更具共鸣和情感连接的用户体验。

具体来说，情动唤醒SPA可能利用情感识别技术（如面部表情识别、语音情感识别等）来感知用户的情感状态，并基于这些情感状态调整应用程序的界面、内容或交互方式，以更好地满足用户的情感需求。这样的设计可以使应用程序更加智能、敏感和亲密，进一步提升用户的参与度和满意度。

需要注意的是，情动唤醒SPA可能是一种概念或实验性的设计模式，并不一定在所有SPA应用程序中得到广泛应用。具体实现和应用方式可能会因开发者和应用场景而异。

语音情感识别和脸部情感识别相比,各有方便、技术成熟、直观、难以伪造的优势。语音识别技术的应用通常是在人机交互上，让机器通过是被和理解语音信号之后转化为相应的文本和命令然后进行执行。人脸识别网络技术使用通用的摄像机作为识别数据信息资源获取装置，以非接触的方式在识别研究对象未察觉的情况下完成识别发展过程。语音情感识别和脸部情感识别各具有以下优势：

1、语音情感识别优势。和脸部情感识别技术相比，语音识别技术的优势似乎更加明显，语音识别技术不会遗失和忘记数据，不用记忆，在应用的时候也比较方便。语音识别技术比较成熟，用户的接受度也很高，声音输入设备造价也很具有优势，在隐私问题上，语音识别技术也比较有保障，所以推广使用还是很有市场的。

2、脸部情感识别优势。人脸识别系统使用可以方便，人脸识别技术是以人脸图像为基础的，最直观的信息来源，便于人工确认和审核。人脸识别技术是独一无二的，与语音情感识别技术相比，人脸识别技术具有准确率高、难以伪造、误识别率和拒识率低的特点。

我认为如果AI能够帮助我匹配合适的伴侣，我愿意尝试。以下是我个人的观点：

1 借助AI技术，增加匹配准确性。AI拥有强大的数据处理和分析能力，能够根据个人的喜好、兴趣、价值观等多维度信息，进行精准的匹配。相比传统的人工匹配方法，AI可以更全面、客观地评估潜在伴侣的匹配度，从而提高匹配的准确性。

2 提供更广泛的选择范围。通过AI技术，我可以拓展自己的伴侣选择范围，不再局限于身边的圈子或有限的社交网络。AI可以帮助我发现更多符合我要求的潜在伴侣，打破地域和时间的限制，为我提供更多选择的机会。

3 节省时间和精力。传统的伴侣匹配通常需要花费大量的时间和精力，例如参加相亲活动、社交场合等。而AI匹配可以在更短的时间内进行筛选和匹配，帮助我节省宝贵的时间和精力，更专注于与合适的人建立真实的联系。

4 辅助决策，提供参考意见。AI可以根据我的喜好和需求，提供客观的参考意见和建议。它可以分析数据、比较特征，从而帮助我做出更明智的决策。尽管最终决策还是由我自己做出，但AI的辅助可以增加我的信心和决策的准确性。

5 尊重个人选择和自主权。虽然AI可以提供匹配建议，但最终决定还是掌握在我的手中。我可以自主选择是否接受AI的匹配结果，并决定是否与潜在伴侣建立联系。AI只是提供了一个辅助的工具，最终的选择权在我自己手中，我可以根据自己的感觉和需求来决定。

6 保护隐私和安全。在使用AI匹配系统时，隐私和安全是非常重要的考虑因素。我会选择可靠的、有良好声誉的平台来保障我的个人信息和隐私的安全。同时，我会仔细了解和明确平台的隐私政策，确保我的个人信息不会被滥用或泄露。

总的来说，如果AI能

够提供准确的匹配和有益的辅助，我愿意尝试借助AI技术寻找合适的伴侣。然而，我也会保持理性和谨慎，同时注重真实的人际互动和情感连接，因为在建立稳固的关系中，仍然需要我们的真实情感和努力。希望未来的科技能为我们的感情生活带来更多可能性和机遇。

AI关键词传统与智械篇

Artificial Intelligence (AI) —— 人工智能

Machine Learning —— 机器学习

Neural Network —— 神经网络

Deep Learning —— 深度学习

Data Mining —— 数据挖掘

Natural Language Processing (NLP) —— 自然语言处理

Robotics —— 机器人技术

Automation —— 自动化

Internet of Things (IoT) —— 物联网

Big Data Analytics —— 大数据分析

Cloud Computing —— 云计算

Virtual Reality (VR) —— 虚拟现实

Augmented Reality (AR) —— 增强现实

Smart Home —— 智能家居

Autonomous Vehicles —— 自动驾驶车辆

Facial Recognition —— 人脸识别

Voice Assistant —— 语音助手

Chatbot —— 聊天机器人

Recommendation System —— 推荐系统

Cybersecurity —— 网络安全

Blockchain Technology —— 区块链技术

Computer Vision —— 计算机视觉

Natural Language Generation (NLG) —— 自然语言生成

Smart Grid —— 智能电网

Biometrics —— 生物识别

Precision Agriculture —— 精准农业

Smart City —— 智能城市

Drone Technology —— 无人机技术

Wearable Devices —— 可穿戴设备

Smart Healthcare —— 智能医疗

Robotic Process Automation (RPA) —— 机器人流程自动化

Cognitive Computing —— 认知计算

Self-driving Cars —— 自动驾驶汽车

Machine Vision —— 机器视觉

Predictive Analytics —— 预测分析

Smart Manufacturing —— 智能制造

Emotion Recognition —— 情感识别

Virtual Assistant —— 虚拟助手

Machine Translation —— 机器翻译

Autonomous Robots —— 自主机器人

Smart Transportation —— 智能交通

Reinforcement Learning —— 强化学习

Smart Energy Management —— 智能能源管理

Humanoid Robots —— 人形机器人

Automated Trading Systems —— 自动化交易系统

Precision Medicine —— 精准医学

Smart Retail —— 智能零售

Industrial Internet of Things (IIoT) —— 工业物联网

Intelligent Tutoring Systems —— 智能辅导系统

Sentiment Analysis —— 情感分析

Smart Agriculture —— 智能农业

Autonomous Drones —— 自主无人机

Machine Perception —— 机器感知

Smart Security Systems —— 智能安防系统

Knowledge Graph —— 知识图谱

Ambient Intelligence —— 环境智能

Smart Financial Technology —— 智能金融科技

Smart Waste Management —— 智能垃圾管理

Quantum Computing —— 量子计算