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情感計算理論與方法(清華大學自動化系核心課程系列教材)

  • 作者：編者:陶建華//劉斌|責編:趙凱
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302664468
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：202
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書多層次、全方位、立體式地凝練和總結了近幾年情感計算領域的主要理論和方法，內容涵蓋情感計算的基礎原理、前沿技術和應用等多層次內容，也包括了該領域前沿的最新研究成果，
    本書內容講解由淺入深，層次清晰，通俗易懂。第1章為情感計算背景介紹，重點介紹情感計算的內涵與情感計算的歷史；第2章為腦認知與情感計算，探索腦認知與情感計算的關係，針對情感計算的理論取向、情感在神經學的區分、情感的腦神經結構和網路、基於腦認知的情感模型幾方面展開詳細介紹；第3章為情感計算模型，重點闡述了當前主流的離散情感計算模型和維度情感計算模型，並進一步拓展介紹了基於個性化的情感模型，第4章為情感特徵，針對語音、視頻、文本、生理參數等不同模態的數據，分析不同情境下的情感關聯特徵；第5章為情感識別，針對情感識別中現存的三類問題展開詳細介紹，並拓展分析情感識別重要的外延性工作，包括微表情檢測、人格分析、精神狀態分析以及言語置信度分析等問題；第6章為情感傾向性分析，重點闡述文本情感分析的主流方法，然後進一步介紹輿情分析；第7章為情感生成，首先探索了情感誘發方法和數據有效性分析方法，在此基礎上分別針對情感語音合成、表情生成、多模態情感生成中的關鍵問題進行闡述；第8章為情感計算的應用，介紹情感計算在情感機器人、醫療健康、社交媒體、公共安全、智能金融、智慧教育等不同領域的應用。
    本書可以作為高等學校人工智慧類專業各層次的教材，也可以作為人工智慧從業者設計、應用、開發的參考用書。
作者介紹
編者:陶建華//劉斌|責編:趙凱
目錄
第1章  情感計算背景介紹
  1.1  情感計算的內涵
    1.1.1  情感的定義
    1.1.2  情感是如何計算的
    1.1.3  情感計算的作用
  1.2  情感計算的歷史
  習題
第2章  腦認知與情感計算
  2.1  情感計算的理論取向
    2.1.1  早期情感理論
    2.1.2  生理激活說
    2.1.3  認知評價說
    2.1.4  情感現象說
    2.1.5  情緒行為說
  2.2  情感在神經學的區分
    2.2.1  一級水平：反射性情感反應
    2.2.2  二級水平：一級情緒
    2.2.3  三級水平：高級情感
  2.3  情感的腦神經結構和網路
    2.3.1  杏仁核
    2.3.2  眶額回皮質
    2.3.3  扣帶回皮質
    2.3.4  背部神經核團
    2.3.5  外側下丘腦
    2.3.6  腹側黑質
  2.4  基於腦認知的情感模型
    2.4.1  EM模型
    2.4.2  Roseman情感模型
    2.4.3  EMA模型
    2.4.4  Salt&Pepper模型
第3章  情感計算模型
  3.1  離散情感計算模型
    3.1.1  基本情感論
    3.1.2  離散情感資料庫
    3.1.3  離散情感評價標準
  3.2  維度情感計算模型
    3.2.1  維度情感模型
    3.2.2  維度情感標注
    3.2.3  維度情感資料庫
    3.2.4  維度情感評價標準
  3.3  基於個性化的情感模型
    3.3.1  大五人格模型
    3.3.2  Chittaro行為模型
    3.3.3  EFA性格空間模型
    3.3.4  情緒-心情-性格模型
  習題
第4章  情感特徵
  4.1  語音情感特徵
    4.1.1  語音韻律特徵
    4.1.2  語音譜特徵

    4.1.3  語音音質特徵
    4.1.4  功能性副語言特徵
    4.1.5  其他語音特徵
  4.2  視頻情感特徵
    4.2.1  Gabor特徵
    4.2.2  局部二值模式
    4.2.3  基於區分性學習的情感特徵
    4.2.4  基於三正交平面的表情描述向量
    4.2.5  基於光流法的表情描述向量
    4.2.6  深度視頻特徵
    4.2.7  面部表情編碼系統
  4.3  文本情感特徵
    4.3.1  情感詞典的構建
    4.3.2  文本情感特徵
    4.3.3  文本情感特徵詞選擇
  4.4  生理參數特徵
    4.4.1  情感計算中的生理信號
    4.4.2  EEG特徵處理
    4.4.3  外周神經生理信號特徵處理
  習題
第5章  情感識別
  5.1  多模態融合演算法
    5.1.1  傳統融合演算法
    5.1.2  子空間融合
    5.1.3  細粒度融合
    5.1.4  模態缺失
  5.2  低資源情感識別
    5.2.1  遷移學習
    5.2.2  數據擴增
  5.3  對話情感識別
    5.3.1  時序建模
    5.3.2  個體建模
    5.3.3  融合常識
  5.4  情感識別外延
    5.4.1  微表情檢測
    5.4.2  人格分析
    5.4.3  精神狀態分析
    5.4.4  言語置信度分析
    5.4.5  情感意圖理解
  習題
第6章  情感傾向性分析
  6.1  文本情感分析
    6.1.1  基於規則的文本情感分析
    6.1.2  基於統計機器學習的文本情感分析
    6.1.3  基於深度學習的文本情感分析
  6.2  輿情分析
  習題
第7章  情感生成
  7.1  情感是如何激發的
  7.2  情感誘發方法

    7.2.1  情感材料誘發
    7.2.2  情感情境誘發
  7.3  情感誘發有效性分析方法
    7.3.1  誘發效應影響因素
    7.3.2  誘發效果評價方法
  7.4  情感語音合成
    7.4.1  基於韻律修正的情感語音合成系統
    7.4.2  基於波形拼接的情感語音合成系統
    7.4.3  基於統計參數的情感語音合成系統
    7.4.4  基於深度學習的情感語音合成
    7.4.5  基於端到端的情感語音合成
    7.4.6  文本無關的情感語音轉換
  7.5  表情生成
    7.5.1  基於表情比率圖的表情生成方法
    7.5.2  基於幾何驅動的真實化人臉表情生成方法
    7.5.3  基於表情係數的表情生成方法
    7.5.4  基於五官移植的表情生成方法
    7.5.5  基於統計學的表情生成方法
    7.5.6  基於PixelRNN模型的表情生成
    7.5.7  基於GAN模型的表情生成
  7.6  多模態情感生成
  習題
第8章  情感計算的應用
  8.1  情感機器人的應用
  8.2  醫療健康的情感應用
    8.2.1  情感計算輔助檢測抑鬱症中的應用
    8.2.2  情感計算在睡眠癱瘓喚醒中的應用
    8.2.3  情感計算在老年人健康預警中的應用
  8.3  微博話題輿情分析的應用
  8.4  安全領域的情感應用
  8.5  金融領域的情感應用
  8.6  教育領域的情感應用
  習題
附錄A  情感計算演算法基礎
  A.1  K近鄰方法
  A.2  高斯混合模型
  A.3  隱馬爾可夫模型
  A.4  支持向量機
  A.5  隨機森林
  A.6  AdaBoost
  A.7  深度置信神經網路
  A.8  卷積神經網路
  A.9  循環神經網路
  A.10  注意力機制模型
參考文獻

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