情感計算理論與方法 陶建華 劉斌 9787302664468 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202406*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：情感計算理論與方法 ISBN：9787302664468 出版社：清華大學 著編譯者：陶建華 劉斌 頁數：202 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1661330 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 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。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 維度情感標註 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 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
