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基于双层解码的多轮情感对话生成模型 被引量：1
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作者 罗红 陆海俊 +2 位作者 陈娟娟 慎煜杰 王丹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期1778-1783,共6页
情感对话系统的成功取决于语言理解、情感感知和表达能力,同时面部表情和个性等也能提供帮助。然而,尽管这些信息对于多轮情感对话至关重要,但是现有系统既未能够充分利用多模态信息的优势,又忽略了上下文相关性的重要性。为了解决这个... 情感对话系统的成功取决于语言理解、情感感知和表达能力,同时面部表情和个性等也能提供帮助。然而,尽管这些信息对于多轮情感对话至关重要,但是现有系统既未能够充分利用多模态信息的优势,又忽略了上下文相关性的重要性。为了解决这个问题,提出了一种基于双层解码的多轮情感对话生成模型(MEDG-DD)。该模型利用异构的图神经网络编码器将历史对话、面部表情、情感流和说话者信息进行融合,以获得更加全面的对话上下文。然后,使用基于注意力机制的双层解码器,以生成与对话上下文相关的富含情感的言辞。实验结果表明,该模型能够有效地整合多模态信息,实现更为准确、自然且连贯的情感话语。与传统的ReCoSa模型相比,该模型在各项评估指标上均有显著的提升。 展开更多
关键词 图神经网络编码器 注意力机制 双层解码 对话生成
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基于情感隐空间学习与CLIP模型的身体动作情感识别方法
2
作者 罗红 慎煜杰 +1 位作者 陈娟娟 王丹 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期44-49,共6页
身体动作情感识别的关键是提取人物身体动作蕴含的情感特征。针对现有模型情感特征学习能力较差且情感识别精度难以提升的问题,提出一种基于情感隐空间学习与对比语言-图像预训练(CLIP)模型的身体动作情感识别方法。首先,引入CLIP模型,... 身体动作情感识别的关键是提取人物身体动作蕴含的情感特征。针对现有模型情感特征学习能力较差且情感识别精度难以提升的问题,提出一种基于情感隐空间学习与对比语言-图像预训练(CLIP)模型的身体动作情感识别方法。首先,引入CLIP模型,从而增强模型的情感特征学习能力。其次,针对细粒度多标签情感分类任务,提出情感隐空间学习(ELSL)方法。该方法能通过学习情感隐空间向各个子空间的判别映射,在各个情感子空间上捕获情感类别之间的细微差异和对各情感类别的分类有益的特征信息。在面向真实世界开放场景的肢体语言数据集(BoLD)上的实验结果表明,所提方法充分利用了CLIP模型与隐空间学习在特征学习上的优势,取得了显著的性能提升。具体地,相较于运动分析网络(MANet),所提方法的平均精度均值(mAP)提高了1.08个百分点,平均受试者工作特征曲线下方面积(mRA)提高了1.32个百分点。 展开更多
关键词 身体动作情感识别 对比语言-图像预训练模型 隐空间学习 提示学习 多标签分类
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