情感計算-概念與原理 李太豪 董建敏 程翠萍 9787547860526 【台灣高等教育出版社】

編輯推薦
適讀人群 ：從事該領域或相關領域的研究者、管理者和實踐者，接受大學通識類教育和相關領域的學生。
全面介紹用以實現情感計算的常用演算法、策略和數據集的發展情況

內容簡介
情感計算旨在創建一種能感知、識別和理解人類情感，並能針對情感作出智慧靈敏反應的計算系統。情感計算是實現自然化和擬人化人機交互的基礎性技術和重要前提，對開啟數字化、智能化時代具有重大價值。本書主要介紹了用以實現情感計算的常用演算法、策略和數據集的發展情況，為有志於或已經投身於情感計算開發行列的從業者提供更加全面的知識和技術支撐。情感計算是一門交叉學科技術，因此本書也可以作為工具書，與其他相關學科和技術書籍一道，成為實踐情感計算開發和應用的核心參考。本書所屬叢書是國內第一套系統闡述情感計算髮展、理論和應用的叢書，有助於讀者更加清晰地把握情感計算的全貌。

作者簡介
李太豪 信息科學與系統工程博士，之江實驗室高級研究專家、研究員，中國科學院大學杭州高等研究院教授，浙江大學計算機學院博士生導師，浙江省海外高層次人才特聘專家。曾任哈佛大學研究員，波士頓Flatley 創新實驗室首席科學家。
董建敏 控制科學與工程博士，之江實驗室高級研究專員。
程翠萍 計算機技術碩士，之江實驗室研究專員。
朱 敏 經濟學博士，上海師範大學商學院副教授，商業數據系主任，金融學專業碩士生導師，中國交叉科學學會金融量化分析與計算專業委員會委員、上海市經濟學會會員、上海市世界經濟學會會員。

目錄
第一章 緒論1
1 1 情感計算的發展歷程1
1 2 情感計算的存在意義 4
1 3 情感計算的未來挑戰6
1 3 1 情感計算的可行性 6
1 3 2 情感計算的理論和技術突破 8
1 3 3 情感計算的監管需求 10
第二章 情感及情感計算15
2 1 情感計算的由來 15
2 1 1 人類社會的情感 16
2 1 2 可計算的情感 20
2 2 情感的分類方法 22
2 2 1 離散情感模型 22
2 2 2 維度情感模型 24
2 2 3 其他情感模型 27
2 3 情感計算的研究內容 29
2 3 1 情感基礎理論 29
2 3 2 情感信號的採集 30
2 3 3 情感分析 30
2 3 4 多模態融合 33
2 3 5 情感的生成與表達 35
2 4 情感計算的研究方法 35
2 4 1 傳統機器學習方法 36
2 4 2 深度學習方法 41
2 5 情感計算的研究現狀 49
2 5 1 單模態情感計算 50
2 5 2 多模態情感計算 55
2 6 情感計算的功能特點 57
2 6 1 情感計算的行業應用59
2 6 2 情感計算的未來趨勢 63
第三章 文本情感計算69
3 1 背景概述 69
3 1 1 基於情感詞典和規則庫的文本情感計算 70
3 1 2 基於機器學習的文本情感計算 70
3 1 3 基於深度學習的文本情感分析 72
3 2 代表數據集 75
3 2 1 中文文本情感分析數據集介紹 75
3 2 2 英文文本情感分析數據集介紹 83
3 3 主要方法 91
3 3 1 基於傳統機器學習的方法 91
3 3 2 基於深度學習的方法 93
3 4 應用及展望 97
第四章 語音情感計算101
4 1 背景概述 101
4 1 1 語音情感計算研究背景 101
4 1 2 語音情感計算研究現狀 103
4 2 代表數據集 105
4 2 1 數據集的分類 105
4 2 2 常見的語音情感數據集 107
4 3 主要方法 111
4 3 1 語音信號的預處理 112
4 3 2 語音情感特徵提取 115
4 3 3 傳統的方法 118
4 3 4 深度學習的方法121
4 4 技術挑戰 124
4 5 應用及展望 126
4 5 1 醫學領域 126
4 5 2 服務領域 126
4 5 3 公共安全領域 127
4 5 4 教育領域 127
第五章 視覺情感計算131
5 1 背景概述 131
5 1 1 視覺情感計算研究背景 131
5 1 2 視覺情感計算研究現狀 135
5 2 代表數據集 140
5 2 1 圖像情感數據集 140
5 2 2 視頻情感數據集 142

前言/序言
隨著科技的不斷進步，人工智慧技術的發展和應用已經成為當今社會發展的重要驅動力。如何讓機器具有情感，使機器與人類之間的交流和互動更具有溫度是人工智慧領域研究的一大熱點和難點。解決這一問題的基石就是研究情感本身，對情感進行科學度量和分析。情感計算，顧名思義就是對情感的定量化研究。作為人工智慧和認知科學的結合，情感計算在商業、管理等領域有許多前景廣闊的應用，近年來更是成為理論研究的一個熱點。雖然情感的概念和理論在心理學中已經形成了比較成熟的知識體系，但現在人們認知中的情感計算超越了傳統心理學的範疇，包含了深度學習、人機交互等人工智慧方面的技術進展。
本書共8章。第一章是緒論，從情感計算的發展歷程、存在意義和未來挑戰等3個方面出發，介紹情感計算的背景和現狀。第二章介紹情感及情感計算的概念，從人類情感的概念出發講述了情感的分類方法，引出情感計算的研究內容、研究方法、研究現狀及功能特點。第三章、
第四章、第五章、第六章分別聚焦文本情感計算、語音情感計算、視覺情感計算和生理信號情感計算，介紹各自的背景、代表數據集、主要方法、技術挑戰、應用及展望等。在前幾章的基礎之上，第七章圍繞多模態情感計算展開。第八章介紹擬人情感對話系統，包括擬人情感對話系統的模塊框架、應用場景和技術挑戰等，並詳細介紹了之江情感識別和計算平台。
本書的構思和撰寫希望實現3個小目標。首先，通過梳理目前情感計算新的研究進展，總結情感計算過去研究的發展脈絡，力求呈現給廣大讀者一個較為全面、完整的知識體系，便於讀者了解概況、迅速入門，熟悉當前研究的主流理論、方法和技術。其次，較為詳細地介紹情感計算中廣為運用的深度學習技術，包括支持向量機(SVM)、卷積神經網路(CNN)、循環神經網路(RNN)等方法，希望讀者能以本書深入淺出的介紹為基石，順利地延伸學習相關技術細節。此外，通過案例的方式展現主要的技術運用流程，結合具體的問題，從自然語言處理開始，提取數據、處理數據和分析數據。最後，提供可供研究使用的數據資源。當前許多技術性研究通常都會使用標準開源的數據集作為演算法比較的基準。提供這些資料庫信息以及相應的下載鏈接，可以大大減輕讀者搜索數據的成本。此外，本書的編寫也盡量貼近高等學校心理學、管理學、人工智慧等專業教材的教學需求，秉承概念、理論、技術、運用「四位一體」的知識架構，便於安排教學學時和學習測評。
在本書的撰寫過程中，編寫組得到了學術界和產業界人士的大力協助。其中，德勤科學加速中心侯月女士、張博倫先生，紐約大學坦登工學院數據分析專業研究生崔新蕾女士，上海師範大學商學院商業數據系研究生卜守業先生、毛慧?女士、趙若雯女士、耿慧敏女士、郭煜先生、吳一凡先生，之江實驗室跨媒體研究中心岳鵬程先生、李劉鵬先生、宋興?先生、吳彥峰先生、阮玉平先生、孫俊先生、鄒曉梅女士參与了本書各章節的內容編撰。值此，謹代表本書編寫組向他們及其所在單位表示誠摯的謝意。
眾所周知，情感計算技術的研發和應用在當前相對較少。因此，本書的撰寫也是由一批走在科研和轉化實踐最前沿的人士「摸著石頭過河」。相信隨著相關技術的不斷成熟和應用的進一步普及，本書難免存在不足之處，望讀者能夠理解並提出寶貴的建議。我們也十分願意與各位讀者、專家展開深度交流和合作，共同推動情感計算領域的發展。
本書編寫組