GPT4會你也會 - 共融機器人的多模態互動式情感分析-FindBook 找書網 ISBN:9786267273708

圖書名稱：GPT4會你也會 - 共融機器人的多模態互動式情感分析

本書共有六篇

第一篇
第1章到第3章介紹了多模態情感分析相關研究概述、多模態機器學習以及多工學習機制在不同領域的應用。

第二篇
介紹了多模態情感分析的資料集和前置處理方法，包括資料集簡介和基於主動學習的自動標定方法。

第三篇
討論了以文字、語音和人臉為基礎的單模態情感分析方法。

第四篇
介紹了跨模態資訊的情感分析，包括跨模態特徵表示、多層次資訊互補的融合方法、生成式多工網路的情緒辨識方法以及面向對齊和非對齊序列的跨模態情感分類方法。

第五篇
討論了多模態資訊的情感分析，包括基於多工學習和自監督學習的多模態情感分析模型，以及基於交叉模組和變數相關性的多工學習方法。

第六篇
介紹了多視角學習和遷移學習為基礎的多模態情感分析模型，並介紹了基於生成對抗網絡的情感分析模型。以上總結了各章節的概述和主要內容。

深入探討了智慧服務機器人領域中的共融機器人，即機器人與人、機器人與環境、機器人之間自然互動共融的應用。機器人與人之間的自然互動能力是關鍵技術之一，包括人機對話、多模態情感感知和人機協作。要具備情感感知能力，機器人必須具備多模態情感辨識能力，並針對多模態情感資訊的特徵表示、特徵融合和情感分類進行研究。本書內容包括了深度學習模型的人臉情感特徵辨識、多模態情感資訊的學習表示和多模態情感特徵的融合，是智慧型機器人自然互動、自然語言處理和人機互動等領域的重要參考。

作者簡介：

徐華博士，2003年畢業於清華大學計算機科學與技術學系，現為清華大學計算機科學與技術系終身教職副教授，博士生導師。從事多模態智慧訊息處理、智慧最佳化和共融機器人智能控制等研究工作。
擔任愛思唯爾（Elsevier）開放期刊Intelligent Systems with Applications首任主編，權威期刊Expert Systems with Applications副主編。
目前已在本專業領域國際權威期刊和AAAI、ACL、ACM MM等頂級會議上發表學術論文100餘篇。

作者序

本書中所討論的共融（服務）機器人是當前智慧（服務）機器人的簡稱。共融機器人的自然互動主要是針對機器人與人共融的應用場景下，實現機器人與人、機器人與環境、機器人之間自然的互動共融。從共融服務機器人實際應用的角度而言，機器人與人之間的自然互動能力是其關鍵核心技術之一。機器人與人之間的自然互動能力主要涉及人機對話能力、對於人的多模態情感感知能力、人機協作能力等方面。為了實現智慧服務機器人高效的情感感知能力，需要在人機互動的過程中讓機器人具備強大的多模態互動資訊的情感辨識能力。這是實現高效智慧化機器人與人對話的核心關鍵技術之一。

本書由淺入深地探討了如下幾個熱點研究內容：多模態情感資訊的特徵表示、特徵融合、多模態互動資訊的情感分類。針對自然互動的多模態資訊的情感分析是涉及自然語言處理、電腦視覺、機器學習、模式辨識、演算法、機器人智慧系統、人機互動等方面相互融合的綜合性研究領域，近年來筆者所在的清華大學電腦科學與技術系智慧技術與系統國家重點實驗室研究團隊，面向共融機器人的自然互動的多模態資訊情感分析方面開展了大量有開創性的研究與應用工作，特別是在以深度學習模型為基礎的人臉情感特徵辨識、多模態情感資訊的學習表示、多模態情感特徵的融合、模態資訊缺失情況下的多模態情感分析的堅固性等方面取得了一定的研究成果，相關成果也陸續發表在近年來人工智慧領域的頂級國際會議ACL、AAAI、ACM MM和知名國際期刊Pattern Recognition、Knowledge based Systems、Expert Systems with Applications等上。為了能夠系統地呈現學術界和筆者團隊近年來在共融機器人自然互動領域多模態情感分析方面的最新成果，本書特別地系統化地整理了相關工作成果內容，以完整系統論述的形式將其呈現在讀者面前。

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第一篇概述

第1章多模態情感分析概述
1.1多模態情感分析相關研究概述
1.2模態缺失相關研究概述
1.3本章小結

第2章多模態機器學習概述
2.1多模態表示學習概述
2.2多模態表示融合概述
2.3本章小結

第3章多工學習機制概述
3.1在電腦視覺中的多工架構
3.2在自然語言處理中的多工架構
3.3在多模態學習中的多工架構
3.4本章小結

第二篇多模態情感分析資料集與前置處理

第4章多模態情感分析資料集簡介
4.1CMU-MOSI
4.2CMU-MOSEI
4.3IEMOCAP
4.4MELD
4.5本章小結

第5章多模態多標籤情感分析資料集建構
5.1概述
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