维度情感模型研究现状综述

本文对维度情感模型的研究现状和进展进行了归纳总结,包括维度情感描述模型、维度情感标注方法、具有代表性的维度情感语音数据库三个方面,旨在尽可能全面地对维度情感模型进行详细的介绍,为相关研究人员提供有价值的学术参考,最后,针对目前的研究现状总结维度情感模型的优势和不足之处并对未来的发展进行了展望。

多模态维度情感预测综述

维度情感模型通过几个取值连续的维度(如唤醒维、效价维、支配维等)将情感刻画为一个多维信号.与传统的离散情感模型相比,具有表示情感的范围广、能描述情感的演变过程等优点,近年来受到越来越多情感识别研究者的关注.多模态维度情感预测是一项复杂的工程,预测性能受所使用的模态、每个模态的特征提取、信息融合技术、标注人员的标注误差等多方面影响.为了提高多模态维度情感预测的性能,研究者在各个方面都做出了不懈努力.本文综述了维度情感的概念、标注,维度情感预测的性能评价指标以及多模态维度情感预测的研究现状,对比和分析了各种因素对多模态维度情感预测性能的影响,并总结出多模态维度情感预测面临的挑战及发展趋势.

维度语音情感识别研究综述

情感识别是多学科交叉的研究方向,涉及认知科学、心理学、信号处理、模式识别、人工智能等领域的研究热点,目的是使机器理解人类情感状态,进而实现自然人机交互.首先,从心理学及认知学角度介绍了语音情感认知的研究进展,详细介绍了情感的认知理论、维度理论、脑机制以及基于情感理论的计算模型,旨在为语音情感识别提供科学的情感理论模型;然后,从人工智能的角度,系统地总结了目前维度情感识别的研究现状和发展,包括语音维度情感数据库、特征提取、识别算法等技术要点;最后,分析了维度情感识别技术目前面临的挑战以及可能的解决思路,对未来研究方向进行了展望.

基于财经新闻V-A情感分歧的股票价格预测方法研究

互联网财经新闻已然成为股市投资者获取股票相关信息的首要来源,其引发的投资者情感波动必然会对股市造成影响,充分挖掘财经新闻潜在的情感信息,可以更好地洞察股票市场趋势。而现有的财经新闻情感分析,常忽略新闻情感信息的多样性,只考虑单维度情感,无法量化复杂情感隐含状态,造成情感信息缺失。因此,本文旨在利用财经新闻板块V-A多维度情感分歧对股票市场进行研究,提高股票板块价格预测精度。利用CNN-LSTM组合模型提取文本局部特征与语义特征,构建财经新闻连续维度V-A情感计算模型,从连续多维度量化复杂情感,更全面地表示情感信息,进而精确地计算财经新闻情感分歧。后结合情感分歧与股票价格构建股票板块价格预测模型,采用GridSearchCV对SVR预测模型进行参数寻优。模型预测准确率进一步提升,其中,制造业板块平均绝对误差为0.2030,证明本文V-A连续计算情感模型测度新闻情感,可以有效地提高股票预测准确率。