情感计算和情感分析的区别是什么,情感计算应用领域
情感建模
一、情感建模 随着人工智能技术的发展，人机交互方式越来越向着人类自然交互方向发展，但传统的人机交互方式是机械化的，难以满足现在的需求。情感计算技术的引入，可以让机器像人一样的观察、理解和表达各种情感特征，就能在互动中与人发生情感上的交流，从而使得人与机器交流得更加自然、亲切和生动，让人产生依赖感，故情感计算及其在人机交互中的应用将是人工智能领域里一个重要的研究方向。 情感建模则是情感计算的重要过程，是情感识别、情感表达和人机情感交互的关键，其意义就在于通过建立情感状态的数学模型，能够更直观地描述和理解情感的内涵。 对于情感模型而言，由于其对情感描述方式的不同，可以分为维度情感模型、离散情感模型和其他的情感模型，但在目前的情感建模研究中，维度情感模型的应用更加广泛。 二、维度情感模型 维度空间论认为人类所有情感分布在由若干个维度组成的某一空间中，不同的情感根据不同维度的属性分布在空间中不同的位置，且不同情感状态彼此间的相似程度和差异可以根据它们在空间中的距离来显示。在维度情感中，不同情感之间不是独立的，而是连续的，可以实现逐渐、平稳的转变。 2.1、一维情感模型 该模型用一根实数轴来量化情感，认为人类情感除了其独特分类不同外，都可以沿情感的快乐维度排列，其正半轴表示快乐，负半轴表示不快乐，并且可以通过该轴的位置可以判断情感的快乐和不快乐程度。 当人受到消极情感的刺激时，情感会向负轴方向移动，当刺激终止时，消极情感减弱并向原点靠近。当受积极情感的刺激时，情感状态向正半轴移动，并随着刺激的减弱逐渐向原点靠近。 情感的快乐维度是个体情感的共有属性，许多不同的情感会借此相互制约，这还可以为个体情感的自我调节提供依据，但多数心理学家认为情感是由多个因素决定的，也因此产生后来的多维情感空间。 2.2、二维情感模型 该模型从极性和强度两个维度区分情感，极性是指情感具有正情感和负情感之分，强度是指情感具有强烈程度和微弱程度的区别。这种情感描述比较符合人们对客观世界的基本看法，目前使用最多的是VA二维情感模型，该模型将情感划分为两个维度，价效维度和唤醒维度，如下图所示： 价效维度的负半轴表示消极情感，正半轴表示积极情感。唤醒维度的负半轴表示平缓的情感，正半轴表示强烈的情感。例如，在这个二维情感模型中，高兴位于第一象限，惊恐位于第二象限，厌烦位于第三象限，轻松位于第四象限。每个人的情感状态就可以根据价效维度和唤醒维度上的取值组合得到表征 2.3、三维情感模型 在三维情感模型中，除了考虑情感的极性和强度外，还有其他因素考虑到情感描述中。PAD三维情感模型是当前认可度比较高的一种三维情感模型，该模型定义情感具有愉悦度、唤醒度、和优势度三个维度，其中P代表愉悦度，表示个体情感状态的正负特性；A代表唤醒度，表示个体的神经生理激活水平；D代表优势度，表示个体对情景和他人的控制状态。 另外，还有APA三维情感空间模型，该模型采用亲和力、愉悦度和活力度三种情感属性，能够描述绝大多是情感。 2.4、其他多维情感模型 除了以上三种情感模型外，还有更复杂的情感模型。心理学家Izard的思维理论认为情绪有愉悦度、紧张度、激动度和确实度4个维度。愉悦度代表情感体验的主观享乐程度，紧张度和激动度代表人体神经活动的生理水平，确信度代表个体感受情感的程度。 心理学家Krech认为情感的强度是指情感具有由弱到强的变化范围，同时还以紧张水平、复杂度、快乐度3个指标来进行量化。紧张水平是指对要发生的事情的事先冲动，复杂度是对复杂情感的量化，快乐度是表示情感所处的愉快和不愉快的程度，故可以从这四个维度来判断人的情感。 另外，心理学家Frijda提出了情感具有愉快、激活、兴趣、社会评价、惊奇和复杂共6个维度的观点，但高维情感空间的应用存在较大难度，因此在实际中很少使用。 维度情感模型是用人类情感体验的欧氏距离空间描述，其主要思想是人类的所有情感都涵盖于情感模型中，且情感模型不同维度上的不同取值组合可以表示一种特定的情感状态。虽然维度情感模型是连续体，基本情感可以通过一定方法映射到情感模型上，但对于基本情感并没有严格的边界，即基本情感之间可以逐渐、平稳转化。维度情感模型的发展为人类的情感识别、情感合成和调节提供了模型基础。 三、离散情感模型 离散情感模型是把情感状态描述为离散的形式，即基本情感类别，如喜、怒、哀、乐等。 较为著名的是由心理学家Ekman提出的六大基本情感类别：愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶，其在情感计算研究领域得到广泛应用。Plutchik从强度、相似性和两极性三方面进行情绪划分，对出8种基本情绪：狂喜、警惕、悲痛、惊奇、狂怒、恐惧、接受、憎恨。还有其他的一些心理学家提出了对基本情绪的不同分类。 离散情感模型较为简洁明了，方面理解，但只能描述有限种类的情感状态，而维度情感模型弥补了离散情感模型的缺点，能够直观地反映情感状态的变化过程。 四、其他情感模型 除了较常用的维度情感模型和离散情感模型外，一些心理学家还提出了其他基于不同思想的情感模型，如基于认知的情感模型、基于情感能量的概率情感模型、基于事件相关的情感模型等，从不同的角度分析和描述人类的情感，使情感的数学描述更加丰富。 4.1、OCC情感模型 该模型是针对情感研究而提出的最完整的情感模型之一，它将22种基本情感根据其起因分为三类：事件的结果、仿生代理的动作和对于对象的观感，并对这三类定义了情感的层次关系，可以描述特定情感的产生条件和后续发展。OCC模型给出了各类情感产生的认知评价方式。同时，该模型根据假设的正负极性和个人对刺激事件反应是否高兴、满意和喜欢的评价倾向构成情感反应。 在模型中，最常产生的是恐惧、愤怒、高兴和悲伤这4种情绪。尽管OCC模型传递函数并不是很明确，但从广义上看，其具有较强的可推理性，易于计算机实现，因此被广泛应用于人机交互系统中。 4.2、隐马尔可夫模型情感模型 该模型有三种情感状态，分别是感兴趣、高兴、悲伤，并且可根据需要扩展到多种情感状态。在模型中，情感状态是通过观测到如情绪响应上升时间、峰值间隔的频率变化范围等情感特征得到的，并通过转移概率来描述情感状态之间的相互转移，从而输出一种最可能的情感状态。 该模型适合表现由不同情感组成的混合情感，如忧伤可以由爱和悲伤组成。另外，还适合表现由若干单一的情感状态基于时间的不断交替出现而成的混合情感，如爱恨交织的情感状态就可能是爱恨两种之间循环。该模型的不足之处在于，对于相同的刺激，其感知结果是确定的。 4.3、分布式情感模型 该模型是针对外界刺激建立起来的一种分布式情感模型，整个分布式系统是将特定的外界情感事件转换成与之相对应的情感状态，过程分为以下两个阶段： 1、由事件评估器评价事件的情感意义，针对每一类相关事件，分别定义一个事件评估器，当事件发生时，先确定事件的类型和信息，然后选择相关事件评估器进行情感评估，并产生量化结果情感脉冲向量EIV。 2、对EIV归一化得到NEIV，通过情感状态估计器ESC计算出新的情感状态。事件评估器、EIV、NEIV及ESC均采用神经网络实现。 附：学习书目 《情感计算与情感机器人系统》吴敏 刘振焘 陈略峰
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目前人工智能的研究发展已经达到了较高的水平，同时它的研究内容也在逐步扩展和延伸。对人的情感和认知的研究是人工智能的高级阶段，它的研究将会大大促进拟人控制理论、情感机器人、人性化的商品设计和市场开发等方面的进展，为最终营造一个人与人、人与机器和谐的社会环境做出贡献。心理学家认为，人工智能下一个重大突破性的发展可能来自与其说赋予机器更多的逻辑智能，倒不如说赋予计算机更多的情感智能。对人的情感和认知的研究是在人工智能理论框架下的一个质的进步。因为从广度上讲它扩展并包容了感情智能，从深度上讲感情智能在人类智能思维与反应中体现了一种更高层次的智能。对人的情感和认知的研究必将为计算机的未来应用展现一种全新的方向。在这个领域的研究中主要包括情感计算（Affective Computing）、人工心理（Artificail Psychology）和感性工学（Kansei Engineering）等。人工心理理论是由中国北京科技大学教授、中国人工智能学会人工心理与人工情感专业委员会主任王志良教授提出的。他指出，人工心理就是利用信息科学的手段，对人的心理活动（着重是人的情感、意志、性格、创造）的更全面再一次人工机器（计算机、模型算法等）模拟，其目的在于从心理学广义层次上研究人工情感、情绪与认知、动机与情绪的人工机器实现的问题。日本从上世纪九十年代就开始了感性工学（Kansei Engineering）的研究。所谓感性工学就是将感性与工程结合起来的技术，是在感性科学的基础上，通过分析人类的感性，把人的感性需要加入到商品设计、制造中去，它是一门从工程学的角度实现能给人类带来喜悦和满足的商品制造的技术科学[4]。日本已经形成举国研究感性工学的高潮。欧盟国家也在积极地对情感信息处理技术（表情识别、情感信息测量、可穿戴计算等）进行研究。欧洲许多大学成立了情感与智能关系的研究小组。其中比较著名的有：日内瓦大学 Klaus Soberer领导的情绪研究实验室。布鲁塞尔自由大学的D. Canamero领导的情绪机器人研究小组以及英国伯明翰大学的A. Sloman领导的 Cognition and Affect Project。在市场应用方面，德国Mehrdad Jaladi-Soli等人在2001年提出了基于EMBASSI系统的多模型购物助手。EMBASSI是由德国教育及研究部（BMBF）资助并由20多个大学和公司共同参与的，以考虑消费者心理和环境需求为研究目标的网络型电子商务系统。我国对人工情感和认知的理论和技术的研究始于20世纪90年代，大部分研究工作是针对人工情感单元理论与技术的实现。哈尔滨工业大学研究多功能感知机，主要包括表情识别、人脸识别、人脸检测与跟踪、手语识别、手语会成、表情合成、唇读等内容，并与海尔公司合作研究服务机器人。清华大学进行了基于人工情感的机器人控制体系结构的研究。北京交通大学进行多功能感知机和情感计算的融合研究。中国科学院自动比研究所主要研究基于生物特征的身份验证。当前国际人工智能领域对人工情感合认知领域的研究日趋活跃。美国人工智能协会（AAAI）在1998，1999和2004年连续组织召开专业的学术会议对人工情感和认知进行研讨，国内的研究者也开展了许多的研究工作和学术活动。2003年12月在北京召开了第一届中国情感计算及智能交互学术大会。2005年10月在北京召开的第一届情感计算和智能交互国际学术会议，集合了世界一流的情感计算、人工情绪和人工心理研究的著名专家学者。这说明我国的人工情感和人工心理的研究在逐步展开并向国际水平看齐。对情感计算的研究大致可以分为情感识别、情感建模和情感反应三大部分，这其中情感识别无疑是最基础，也是最重要的部分。综上所述，对人的情感和认知的研究，包括对情感识别的研究，无论在理论上还是实践中都已经受到了研究者广泛的关注，对这一问题的研究具有重要的理论和应用价值。对这一问题的研究将最终推动人工智能的进一步发展，实现人机和谐的目标。
情感分析技术有哪些应用
情感分析(又称为观点挖掘或感情AI)是指使用自然语言处理、文本分析、计算语言学和生物特征识别来系统地识别、提取、量化和研究情感状态和主观信息。情感分析广泛应用于分析客户的心声，如评论和调查回复，在线和社交媒体，以及从市场营销到客户服务再到临床医学的保健材料。情感分析的一个基本任务是在文档、句子或特征/方面级别对给定文本的极性进行分类，判断在文档、句子或实体特征/方面中表达的意见是积极的、消极的还是中性的。高级的“超越极性”情感分类着眼于诸如“愤怒”、“悲伤”和“快乐”等情绪状态。进行情感分析的先驱包括“一般询问者”（General Inquirer），它提供了量化文本模式的线索，另外，还提供了基于对人的言语行为进行分析来检查一个人的心理状态的心理学研究。
