情感计算与智能信息处理-综述
人工智能情感计算相关文献
人工智能情感计算相关文献人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过模拟和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，以获取、保存、使用和传递知识，以及理解和解决问题的能力。
情感计算（Affective Computing）是指通过人工智能技术来识别、分析和模拟人类情感的能力。
人工智能情感计算结合了人工智能和心理学的理论和方法，旨在使计算机能够理解和响应人类的情感。
随着人工智能的发展和应用，情感计算逐渐成为人工智能研究的热点之一。
在过去的几十年里，学术界和工业界已经产生了大量关于人工智能情感计算的研究成果和应用案例。
本文将对人工智能情感计算相关的文献进行综述和分析。
情感计算的研究内容包括情感识别、情感生成和情感模拟等方面。
情感识别是指通过分析人的面部表情、语音、文本等信息来判断其情感状态的能力。
情感生成是指通过计算机生成情感表达的能力。
情感模拟是指通过模拟人类情感行为和反应的能力。
在情感识别方面，一些研究采用了机器学习和深度学习等技术来提取和分类情感特征。
例如，Li等人（2015）提出了一种基于深度学习的面部表情识别方法，能够自动识别人的情感状态。
他们使用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来提取面部特征，并结合支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行情感分类。
实验证明，他们的方法在面部表情识别任务上取得了很好的性能。
在情感生成方面，一些研究采用了自然语言处理和生成模型等技术来生成情感表达。
例如，Wen等人（2018）提出了一种基于条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）的情感文本生成方法。
他们通过在生成模型中引入情感标签来控制生成的文本情感。
实验证明，他们的方法在情感文本生成任务上取得了很好的效果。
在情感模拟方面，一些研究采用了虚拟现实和人机交互等技术来模拟人类情感行为和反应。
情感计算与情感分析研究
情感计算与情感分析研究近年来，随着智能计算和人工智能应用的不断深入，越来越多的研究者开始关注情感计算和情感分析研究。
然而，情感计算和情感分析研究的背后是由多种技术和方法构成的，本文将对情感计算和情感分析研究进行探讨。
一、情感计算的定义情感计算是指将人类情感方面的先天智能与机器计算方面的后天智能相结合，通过计算机自动完成情感识别、情感分析、情感生成等任务的技术和方法。
情感计算是人类计算能力和情感智能的综合体现，它将改变人机交互模式、提高计算机智能化程度，被广泛应用于社交网络、推荐系统、广告营销等领域。
二、情感计算的技术和方法情感计算的技术和方法主要包括自然语言处理、机器学习、数据挖掘、语音识别、图像处理等方面。
其中，自然语言处理是情感计算最核心的技术之一，它可以将自然语言转化成机器可识别的形式，并通过语义解析、情感识别等方法分析和识别文本中的情感信息。
机器学习则是情感计算的另一项关键技术，它通过对大量数据的学习和模式识别，实现对情感的自动识别和分析。
三、情感分析的定义情感分析是指通过对言论、行为、文本等信息的分析，判断其中所蕴含的情感倾向和模式，从而达到分析某一社交事件、产品或服务、企业品牌等的目的。
情感分析主要分为三个层面：情感识别、情感极性分析和情感因素分析。
情感识别是指从语言和文字中识别情感，情感极性分析是指对情感进行正向或负向的归纳，情感因素分析是指分析情感的因素和来源。
四、情感分析的应用情感分析的应用非常广泛，主要应用在社交舆情监测、企业品牌管理、产品推荐、舆情热度分析等领域。
在企业品牌管理方面，通过情感分析可以了解消费者对某一品牌的态度和看法，从而及时引导和调整企业品牌形象；在产品推荐方面，情感分析可以基于用户对产品的评价和反馈，推荐相似的产品给用户。
五、情感计算和情感分析的发展趋势随着智能计算和人工智能领域的发展，情感计算和情感分析研究也在不断发展和完善。
未来，情感计算和情感分析的研究方向将有以下几个方面：一是更加注重人机交互的自然化，使计算机更加智能化和感性化；二是更加注重跨语言情感计算的研究，实现在不同语言、不同文化背景下的情感分析；三是更加注重情感计算和人类情感智能的结合，推动人工智能和智能计算的跨越式发展。
情感计算的研究现状与未来发展
情感计算的研究现状与未来发展随着人工智能技术的不断发展，情感计算也成为了人机交互中的重要一环。
情感计算的研究旨在让机器能够理解和表达情感，从而更好地适应人类的需求。
本文将介绍情感计算的研究现状以及未来的发展方向。
一、情感计算的基础理论情感计算是基于人类认知、情感和行为的模拟，主要包括语音、图像及文本三种类型的情感计算方法。
其中，语音情感计算主要研究如何从语音信号中提取情感信息，例如说话人的情绪状态、语气等；图像情感计算用于分析图片、视频等多媒体数据中的情感信息，如表情、身体语言、场景等；文本情感计算则是研究从文本数据中提取情感信息，例如评论、留言等。
情感计算的基础理论之一是情感分类。
情感分类的目的是把情感信息分为多个情感类别，例如愤怒、悲伤、喜悦等，从而能够对情感信息进行更好的理解和识别。
二、情感计算的应用领域情感计算已经在很多领域得到了广泛应用。
其中，最为常见的就是情感分析。
情感分析是指对一段语音、图片、文本等数据进行情感分类，从而得出该数据所包含的情感信息。
目前，情感分析已经应用于很多场景，如社交媒体监测、用户评论分析、产品质量检测等。
此外，情感计算还可以应用于智能音箱等智能家居设备的人机交互中，从而让人们更加自然、自如地与设备交互。
情感计算还可以用于畜牧业、养殖业等传统农业领域，帮助畜牧、养殖等行业识别动物的情绪状态，从而提升养殖效率。
三、情感计算的未来发展方向情感计算的未来发展方向有三个主要方向：情感互动、情感智能、情感设计。
情感互动是指利用情感计算技术实现人机和人人之间的情感沟通。
这种沟通方式将更加自然、有效，能够让机器更好地理解人类的情感需求，进而更好地为人类服务。
情感智能是指让机器拥有自己的情感。
通过情感智能，机器可以表达自己的情感，并理解和回应人类的情感需求。
这种情感智能的机器将成为未来人类的好伙伴，在情感交流、陪伴、治疗等方面发挥重要作用。
情感设计是指将情感计算技术应用于产品设计和人机界面设计，从而让产品和界面更好地适应人类的情感需求。
文本情感分析方法研究综述
文本情感分析方法研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，文本情感分析作为自然语言处理领域的一个热门研究方向，正受到越来越多的关注。
本文旨在对文本情感分析方法进行全面的研究综述，旨在梳理和分析当前情感分析的主要方法、技术及其发展趋势，以期为读者提供一个清晰、系统的认识框架。
本文将简要介绍文本情感分析的研究背景和意义，阐述情感分析在社交媒体分析、舆情监控、产品评价等领域的重要应用。
随后，文章将重点回顾和总结情感分析的发展历程，包括早期的基于词典的方法和规则的方法，以及近年来兴起的基于机器学习和深度学习的情感分析方法。
在详细分析各类情感分析方法时，本文将深入探讨各种方法的原理、优缺点以及适用场景。
文章还将关注情感分析领域的一些前沿研究，如基于深度学习的情感分析模型、多模态情感分析以及情感分析的跨领域应用等。
本文将对未来的研究方向和挑战进行展望，以期为推动文本情感分析技术的发展提供有益的参考和启示。
通过本文的综述，读者可以对文本情感分析方法有一个全面、深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的借鉴和指导。
二、文本情感分析的发展历程文本情感分析，也称为观点挖掘或情感挖掘，是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向。
自20世纪90年代起，随着计算机科学和的飞速发展，文本情感分析逐渐受到了广泛关注，经历了从简单规则到复杂模型的发展历程。
早期的研究主要基于规则或词典的方法。
研究者们通过构建情感词典或情感词汇列表，结合简单的文本处理规则，对文本进行情感倾向的判断。
然而，这种方法受限于情感词典的完备性和规则设计的灵活性，难以处理复杂的语言现象和上下文依赖。
随着机器学习技术的兴起，文本情感分析开始进入新的发展阶段。
研究者们开始尝试使用各种机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、最大熵模型等，对文本进行情感分类。
这些算法能够从大量数据中学习出有效的特征表示，从而提高了情感分析的准确性和鲁棒性。
情感计算技术在社交网络中的应用
情感计算技术在社交网络中的应用在当今社会中，人们使用社交网络的时间越来越长。
社交网络在连接人们之间的联系和沟通方面发挥了重要作用。
社交网络已经成为了人们开展社会关系和社交活动的重要平台。
同时，人们在社交网络中表达的情感和情绪也越来越多。
然而，如何更好地分析和理解社交网络中的情感和情绪，成为了一个新的挑战。
情感计算技术的出现，可以更好地解决这一难题。
一、情感计算技术的概念和基本原理情感计算技术，顾名思义就是计算机技术和情感学相结合的技术。
情感计算技术的核心目的是帮助计算机系统有效地处理情感和情绪信息。
情感计算技术的基本原理包括：文本情感识别、声音情感识别、面部表情识别、生理信号情感识别等多种技术手段。
文本情感识别是情感计算技术中最常运用的技术。
在社交网络中，用户发布的文本信息往往是情感信息。
情感计算技术能够通过文本分析技术来区分用户的情感，根据文本中出现的正面和负面词语来确定用户的情感状态。
声音情感识别技术则可以通过分析人的声音特征，包括音高、音调等，来确定人的情感状态。
对于社交网络中的语音信息，通过分析声音特征，情感计算技术也能够很好地确定用户的情感状态。
面部表情识别技术也是情感计算技术的一个非常重要的技术分支。
情感计算技术通过对面部表情的分析和识别，来判断人的情感状态。
基于面部表情的情感识别技术已经被广泛应用在许多领域中，例如人脸识别、虚拟现实、情感智能等。
二、情感计算技术在社交网络中的应用在社交网络中，情感计算技术可以应用于多个方面：1. 筛选用户信息：社交网络上的信息量非常大，情感计算技术可以实现将有情感的信息筛选出来，从而为用户筛选出最关心和最重要的信息。
2. 情感挖掘：在社交网络中，人们会表达自己的情感和情绪，情感计算技术可以将这些情感和情绪分析出来，为社交网络提供更加准确的情感挖掘。
3. 建立情感模型：情感计算技术可以通过数据挖掘技术，分析用户的发布历史和行为记录，从而建立用户的情感模型，为后续的模型建立和情感分析提供基础和指导。
自然语言处理中的情感分析综述
自然语言处理中的情感分析综述情感分析是自然语言处理中的一项重要技术，它通过分析文本中的情感态度、情感极性、情感强度等因素，来判断文本的情感倾向和情感意义。
在大数据时代，情感分析已经成为了企业、政府、媒体等各个领域中非常重要的应用技术。
下面，我将对自然语言处理中的情感分析做一个综述。
一、情感分析的应用领域情感分析的应用领域非常广泛，包括但不限于社交媒体、电商、新闻舆情监测、用户体验分析等。
在社交媒体中，情感分析可以用于分析用户对话题或事件的情感倾向，帮助企业或政府机构了解公众的态度和意见，从而更好地做出决策。
在电商领域，情感分析可以用于分析商品评论的情感极性和强度，帮助消费者更好地选择购买商品。
在新闻舆情监测方面，情感分析可以用于分析新闻报道中的情感态度和情感倾向，帮助媒体更好地了解公众的反应和态度。
在用户体验分析方面，情感分析可以用于分析用户反馈的情感态度和情感倾向，帮助企业更好地了解用户需求和偏好。
二、情感分析的技术实现情感分析的技术实现主要分为基于规则的方法和基于机器学习的方法两种。
基于规则的方法主要是通过制定一些规则来识别文本中的情感态度和情感极性。
这种方法优点是易于理解和调整，缺点是需要大量的人工制定规则，且规则的适用性有限。
基于机器学习的方法主要是通过训练一些算法模型来自动识别文本中的情感态度和情感极性。
这种方法优点是能够自动学习和适应新的情感语料库，缺点是需要大量的训练数据和算法调试，且对算法模型的解释性较差。
三、情感分析的算法模型情感分析的算法模型主要包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、深度学习等。
朴素贝叶斯算法是情感分析中经典的算法模型之一，它通过统计文本中情感词汇的频率和文本中的情感类别概率来计算文本所属的情感类别。
支持向量机算法是一种流行的情感分析算法模型，它通过将每个文本映射到高维空间来进行分类，可以有效地解决高维特征无法线性分割的问题。
决策树算法是一种可解释性较好的情感分析算法模型，它通过将文本分类成一系列决策路径来进行分类，可以清晰地展示算法的决策过程。
人工智能综述论文
人工智能综述论文自2016年3月AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石，人工智能也越来越成为社会关注的焦点，伴随着人工智能应用的普及以及各界人士对人工智能未来的猜测，进而引发的人工智能威胁论也被社会各界人士所讨论。
以下是店铺整理分享的人工智能综述论文的相关资料，欢迎阅读!人工智能综述论文篇一摘要：自2016年3月AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石，人工智能也越来越成为社会关注的焦点，伴随着人工智能应用的普及以及各界人士对人工智能未来的猜测，进而引发的人工智能威胁论也被社会各界人士所讨论。
该文首先介绍了人工智能的发展历程，继而剖析了人工智能的核心部分情感计算机制以及其与人类的关系进行了分析，接着介绍了目前常用的机器学习部分相关理论，最后分析了对人工智能的思考这五个方面进行了总结综述。
关键词：人工智能机器学习情感识别中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2016)06(a)-0077-02人工智能是一门涵盖多学科知识，而又被当今社会广泛应用于多领域，给人带来便捷、高效的同时，又让业界为其担心的交叉学科知识的综合产物。
随着各种智能机器人开始服务于各大领域，有超强力量的机械手臂，高效解决问题的专家系统，公众日常可接触到的可穿戴智能设备，从智能手机到各类功能的3D打印技术，从谷歌眼镜到全息投影，各类机器设备如雨后春笋不断涌出。
1 人工智能的发展“人工智能”简称AI，是集心理认知，机器学习，情感识别，人机交互以及数据保存、决策等于一身的多学科技术。
其最早被提出是由McCarthy在20世纪中叶的达特茅斯会议上，这也成为人工智能正式诞生的标志。
在人工智能经历两个低谷后的最近一个阶段，从1993年开始，人工智能其实取得了一些里程碑似的成果。
比如在1997年，国际象棋冠军卡斯帕罗夫被深蓝战胜;英国皇家学会举行的“2014图灵测试”中“尤金・古斯特曼”第一次“通过”图灵测试，而这一天恰为计算机科学之父阿兰・图灵(Alan Turing)逝世60周年纪念日。
文本细粒度情感分析综述
展望未来，我们认为文本细粒度情感分析的研究方向可以从以下几个方面展 开：
1、探索更有效的特征提取方法：目前，深度学习等方法已经在文本细粒度 情感分析中取得了很好的效果，但仍有改进的空间。未来可以继续探索更有效的 特征提取方法和模型结构，以提高模型的性能。
2、加强跨领域的研究：目前，文本细粒度情感分析的研究主要集中在电影 评论、商品评论等领域，未来可以加强跨领域的研究，将该方法应用到更多的领 域中。
3、迁移学习：迁移学习是将已经训练好的模型应用于新的任务或领域。在 情感分析中，迁移学习可以用来解决数据稀疏性问题，将预训练的模型应用于情 感分类或意见挖掘等任务。
三、情感分析的应用现状
1、商业领域：在商业领域，文本细粒度情感分析被广泛应用于产品评论、 客户服务、投资决策等方面。例如，通过对产品评论的情感分析，可以帮助企业 了解消费者对产品的看法和态度，进而改进产品或服务。
文本细粒度情感分析综述
01 引言
03 参考内容
目录
02 情感分析方法
随着社交媒体和在线平台的快速发展，大量的文本数据不断涌现，使得文本 情感分析变得越来越重要。文本细粒度情感分析作为一种精细化的文本情感分析 方法，能够对文本中的每个单词或短语进行情感值的计算，从而更准确地反映出 文本的整体情感倾向。在本次演示中，我们将对文本细粒度情感分析的研究现状 进行概述，并探讨未来的发展方向。
四、情感分析的研究方法与挑战
虽然文本细粒度情感分析已经取得了许多成果，但仍然存在一些挑战和问题 需要进一步探讨。例如：
1、数据稀疏性：在情感分析中，往往存在大量未标记或标记成本过高的数 据，这导致了数据稀疏性问题。如何有效利用无监督学习或迁移学习来解决数据 稀疏性问题是当前研究的热点。
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信号获取
分析识别
情感理解
情感表达
图 1. 情感计算示意图 Fig. 1 .The diagram of affective computing
2 情感识别
利用有效的传感器来获取到各类情感信号以后， 下一步的任务就是将情感信号与情感机理 相应方面的内容对应起来,这里要对所获得的信号进行识别和建模。由于情感状态是一个隐 含在多个生理和行为特征之中的不可直接观测的量,不易建模,部分可采用诸如隐马尔可 夫模型、贝叶斯网络模式等数学模型。媒体实验室给出了一个隐马尔可夫模型,可根据人类 情感概率的变化推断得出相应的情感走向。 人类情感取自心情感动， 情感信号表现出较强的 多样性和复杂性。这主要包括非线性、时变性、信号反应延时和饱和效应、信噪比低等特
t t t E p1 E p 2 ... E pN E p 1 E
(1)
相对的情感能量分配方程：
t t t e p1 e p 2 ... e pN 1
0 e
t
pi
1, i 1, 2,..., N
(2)
人工情感系统先做起，逐步逼近人类情感，以致超越人类情感（猴子的乐观心怀，狮子的超 然境界，北极熊的洒脱性情）。人处在人类的情感世界里，而机器人应该处于机器人的情感 世界里，机器人的情感世界可以从简单到复杂，一步一步进化。这就是人工情感系统。由于 制造机器人的目的是为了人类沟通， 所以机器人的情感系统应该认知人类情感， 并且与人类 情感交互。 这是为什么我们要研究人类情感和为什么机器人要模拟人类情感的原因。 除此之 外完全可以单独设计一个与人类情感无关的人工情感系统， 在机器人社会中单独存在。 机器 人具有情感是产生机器人社会的基本条件，只有情感的机器人才能成为与人友善的 机器。才能使机器真正具有智能。
情感能量分布描述空间：
情感是人适应生存的心理工具；能激发心理活动和行为的动机，趋利避害；也是人际群 体生存通信交流的重要手段。情感科学是研究人类情感与外界环境（刺激）的响应关系，以 及这种响应对于人体健康和行为的影响。 机器人没有生物学意义上的健康问题， 因此机器人 情感学是研究机器人对于情感的识别、产生、表达、交流以及情感对于机器人行为的影响从
1 引言
情感计算是一个多学科交叉的崭新的研究领域,是建立和谐人机环境的基础之一。美国麻 省理工学院(MIT)的 Minsky 教授,在 1985 年的专著“The society of mind”中最早提出让计算 机具有情感能力。从此,赋予计算机情感能力并让计算机能够理解和表达情感的研究、探讨 引起了计算机界许多人士的兴趣。美国 MIT 媒体实验室 Picard 教授也于年出版的专著 “Affective computing”中指出“情感计算是指关于情感、情感产生以及影响情感的计算”, 它试图创建一种能感知、识别和理解人的情感,并对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的 计算机系统。 情感是人类对客观事物的体验， 是人类自身的生理表现， 在理性行为和决策中起重要作用。 纯客观的生物属性。心理认知研究表明，情感是由特定情景引起，具有产生、发展和消亡的 复杂过程，并由独特的主观体验、外部表现和生理唤醒三种成分构成，其中主观体验是指个
3 情感建模
情感建模的目的：根据心理学基础理论，对情感进行（数学）表达（建模），并进行计算 机表示。情绪心理学理论的多样性，导致人工情绪理论方法的不一致，以致于很难找到适用 于信息科学的人工情绪的统一理论方法， 如何建立一个统一的人工心理模型来表达情绪与认 知乃至与意识的关系，进而适于机器实现，这将是一个很大的挑战。Ekman 根据达尔文的理 论，提出存在 6 种基本情感：“愤怒”、“厌恶”、“恐惧”、“高兴”、“悲伤”和“惊 讶” ，基本情感直接影响情感分类，与生命体的基本特征息息相关，其他情感都可以由这 6 种基本情感构成，而且这 6 种情感在文化传统间的差异很小，因此，对这 6 种情感的研究 优于其它情感模型。
做出智能反映的计算系统。由于情感变化受很多因素影响，要实现具有情感的智能系统，首 先要建立一个合适的计算模型来描述情感，因而，情感建模就显得十分重要。由于情感的复 杂性， 心理学、 认知学和信息学等不同学科的研究者从不同的角度试图模拟情感的产生和变 化，试图构建拟人情感模型。目前主要情感建摸方法包括基于基本情感论的情感模型 [2]、 基于维度空间论的情感模型[3]、基于认知机制的情感模型[4,5]以及其他一些情感模型[6-8]。 例如， 北京科技大学王志良教授先后提出基于状态空间的情感模型和基于概率空间的 HMM 模型描述情绪变化过程[9]，用有限状态机的矩阵模型实现先天原始基本情绪和后天学习的 情绪行为[10]。厦门大学周昌乐在总结计算机情感模拟特点的基础上，提出以非线性动力学 模拟短时间情感的变化，并以范德波尔方程为原型构建情绪模型[11]。 Hirohide Ushida 等 人提出的情感模型是基于规则机制的模型 [12]，体现思维过程中情感和认知的交互作用。 Kshirsagar 等人[13] 提出了一种基于任务的模型， 用于对话虚拟人的心境、 个性、 情感仿真， 实现由文本输入到虚拟人情感动作的映射。虽然生理学、心理学、语言学、以及计算机科学 等不同学科对情感进行了不断研究， 但无法建立一个可靠、 能够用精确的数字表示情感的评 定系统。因此,为了更好地模拟人类情感，探索情感变化规律,本项目拟提出语音情感演化模 型,用以模拟人类情感状态随外界环境变化的过程,具有很好的理论和工程实践意义以及较广 泛的应用前景。通过挖掘情感与环境之间的关系,发现用户情感随环境演化的规律。研究成 果将应用于人机语音交互尤其是情感机器人中,可以弥补现有非情感交互方式的不足,使人机 交互更加自然和谐。图 1 给出了情感计算研究的过程。
情感计算与智能信息处理综述
摘要：情感计算是人工智能的一个分支。情感计算的目的是通过赋予计算机识别、理解、表 达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境，并使计算机具有更高的、全面的智能。本文 分别从情感计算的研究历史、应用前景、研究内容和理论框架来阐述情感计算，以便使更多 的人了解情感计算。 关键字: 情感计算；情感识别；情感建模；情感推理
3.1 基于 HMM 的建模方法
将情感视为表征生命体心智状态的一种信息，认为情感信息是情绪过程产生的观察序列， 并假定这种情绪过程是一种马尔可夫过程。在情感模型的 Markov 链中，状态转移概率矩 A 中各元素的值由多种因素决定：与该个体的性格特征有关；与意识刺激的类型有关。情感模 型训练过程中要解决的问题是确定一个角色的心理模型参数， 再由该参数模型产生情感表现
征。 各类情感信号对于各种情感特征敏感度也不同。 情感信号分析与识别的目的是为正确选 择情感信号提供理论与实验依据,为情感的理解和表达提供可靠的原始数据。图 2 给出了多 情感识别的过程图
图 2 多情感识别图 Fig. 2 .The diagram of multi-emotion recognition
the Summary of Affective Computing and Intelligent Information Processing
Abstract: Affective computing is a branch of artificial intelligence. The aim of affective computing is to give computers to recognize, understand, adapt to people's emotional expression and the ability to establish harmonious human environment, and to have higher computer, full of intelligence. This paper explain affective computing through the study of history of affective computing ,applications in the future, research content and theoretical framework, so that more people understand the affective computing. Keywords: affective computing; emotion recognition; affective modeling; affection reasoning
体对不同情绪和情感状态的自我感受。感情是基于人的情感基础上的社会性表现，自尊，自 豪，嫉妒，仇恨，羞愧，同情，友爱，关怀等。情感是生理的，感情是社会的。感情是人类 交互时的情感表达， 因此是有文化解释的， 不同的文化对于感情的表达方式和理解方式也不 同。（狗和猫的交流）只有感情交流，没有情感交流。情感是基础，情感表达形成感情，感 情是场，情感通过感情交流而互相影响。类似于电路和电磁场的关系，两个不同的电路通过 电磁场可以从一个电路影响另一个电路。 情绪是一种不同于认知或意志的、 精神上的情感或 感情，是人对客观事物的态度和体验。具有情景性、暂时性和明显的外部表现，通常是在有 机体的天然生物需要是否获得满足的情况下产生， 如， 婴儿的哭、 笑等情绪多与食物、 温暖、 困倦等生理性相关。 情感与情绪既有联系又有区别， 情绪早于情感出现， 是情感发生的基础。 情感的产生伴随着情绪反应， 而情绪的变化受情感的控制。 情绪侧重于描述情感过程的外部 表现及可测量的方面，而情感则侧重于表明情绪过程的主观体验方面。 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。 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。情感计算是与情感相关，来源于情感或能够对情感施加影响的计算。情感计算包 括情感识别、情感表示、情感建模、情感交互等四个方面。中国人工智能学会人工心理与人 工情感专业委员会主任、 北京科技大学王志良教授提出了人工心理理论。 人工心理是利用信 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）更全面地再一次人 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 20 世纪 90 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，在感性科学的 基础上，通过分析人类的感性，把人的感性情感加入到商品设计和制造中去，它是一门从工 程学的角度实现给人类带来喜悦和满足的商品制造的技术科学。人工心理学是一门交叉科 学，其理论根源来自脑科学、心理学、生理学、伦理学、神经科学、人类工学、感性工学、 语言学、美学、法律、信息科学、计算机科学、自动化科学、人工智能等，应用范围主要是 情感机器人的技术支持、拟人机械、人性化商品设计、感性市场开发、人工心理编程语言、 人工创造技术、人类情感评价计算机系统(虚拟技术)、人类心理数据库及数学模型、人际和 谐环境技术和人机和谐多通道接口等。 情感计算的研究重点在于建立一个能够感知、识别和理解人类情感，并能对用户的情感