情感计算
被严重误导的“情感计算”
被严重误导的“情感计算” 一、前言 目前，人工智能呈现高速增长和全面扩张的态势，一方面人工智能不断朝更深层的智能方向发展：数学运算、逻辑推理、专家系统、模式识别、深度学习等；另一方面不断向社会的各个领域进行扩展：智能电视、智能手机、智能家居、智能交通、智能购物、智能城市、智能养老等。人工智能的下一个技术突破口必然是人工情感，只有实现了真正意义的人工情感，人工智能才会有更加广阔的发展空间，才会对社会生产力形成更加强大的推动力。 然而，当今的计算机从原理上讲主要是基于逻辑推理式系统，根本不存在任何情感能力，人工智能也只是逻辑推理能力的体现。让计算机和机器人具有人类式的情感，是许多科学家的梦想。与人工智能技术的高度发展相比，人工情感技术所取得的进展却是微乎其微，“情感”始终是横跨在人脑与电脑之间无法愈越的鸿沟。 “情感计算”的概念是在1997年由MIT媒体实验室Picard教授提出，从而在世界范围内拉开了人工智能走向人工情感的序幕，激发出人们对于人工情感研究的强大兴趣。然而，这一理论存在着严重的缺陷，并把人们引向一个重大误区，致使“情感计算”研究在一阵短暂的繁荣之后，紧接着出现了长达十多年的沉寂。 二、情感计算简介 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。
1.美国的情感计算 美国MIT媒体实验室Picard教授提出“情感计算”一词并给出了定义，即情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算。最近，美国加州Abyss Creations公司近日宣布，第一代性爱女机器人Harmony 已经成功研发出来，它具有学习能力，并且能与人类进行情感交流。 2.欧盟的情绪机器 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。英国科学家已研发出名为“灵犀机器人”（Heart Robot）的新型机器人，这是一种弹性塑胶玩偶，其左侧可以看到一个红色的“心”，而它的心脏跳动频率可以变化，通过程式设计的方式，让机器人可对声音、碰触与附近的移动产生反应。
文本情感分析综述
文本情感分析综述? 赵妍妍+, 秦兵, 刘挺 (哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心, 黑龙江哈尔滨 150001) A Survey of Sentiment Analysis * ZHAO Yan-Yan+, QIN Bing, LIU Ting (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: Phn: +86-451-86413683 ext 800, E-mail: zyy@https://www.360docs.net/doc/6217303627.html, Abstract: Sentiment analysis is a novel research topic with the quick development of online reviews, which has drawn interesting attention due to its research value and extensive applications. This paper surveys the state-of-the-art research on sentiment analysis. First, three important tasks of sentiment analysis are summarized and analyzed in detail, including sentiment extraction, sentiment classification, sentiment retrieval and summarization; then the evaluation and corpus for sentiment analysis are introduced; finally the applications of sentiment analysis are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field, making detailed comparison and analysis. It is expected to be helpful to the future research. Key words: sentiment analysis; sentiment extraction; sentiment classification; sentiment retrieval and summarization; evaluation; corpus 摘 要: 文本情感分析是随着网络评论的海量增长而迅速兴起的一个新兴研究课题,其研究价值和应用价值受到人们越来越多的重视.本文对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为三项主要任务,即情感信息抽取,情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.文本重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括,比较和分析,以期对后续研究有所助益. 关键词: 文本情感分析;情感信息抽取;情感信息分类;情感信息的检索与归纳;评测;资源建设 中图法分类号: TP391文献标识码: A 随着Web2.0的蓬勃发展,互联网逐渐倡导“以用户为中心,用户参与”的开放式构架理念.互联网用户由单纯的“读”网页,开始向“写”网页、“共同建设”互联网发展,并由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息迈进.因此,互联网(如:博客和论坛)上产生了大量的用户参与的,对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息.这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如“喜”、“怒”、“哀”、“乐”,和“批评”、“赞扬”等.基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论,来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法.由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验,这类评论信息迅速膨胀,仅靠人工的方法难以应对网上海量信 ?Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60803093, 60975055 (国家自然科学基金) and the “863” National High-Tech Research and Development of China via grant 2008AA01Z144(863计划探索类专题项目)
顾客忠诚度 ---文献综述
顾客忠诚度评价方法 一、顾客忠诚度的定义 第一个明确提出顾客忠诚这个名词是科普兰德,这一概念并很快就被认可,越来越多的学者开始在这一领域研究。早期研究中,学者们主要从消费者的再购率、消费者从本企业购买的产品数量在他们购买的同类产品总量中所占的比例、消费者的购买方式、消费者对企业的口头宣传、消费者与企业关系的持久性等方面计量消费者忠诚感.Tucker(1964)首次对顾客忠诚进行了数字化的度量,他认为“顾客忠诚的最好表述是顾客的行为,顾客连续购买某一品牌产品3次,既可以认为顾客忠诚于这个品牌”。Newman和Werbel(1973)从排他险角度对顾客忠诚进行了定义,他认为“品牌忠诚定义为重复购买某一品牌,并且只考虑该品牌,而且不需要收集其他品牌信息”。Bloemer和Ksaper(1995)将顾客忠诚分为两类:真实的顾客忠诚和不真实的顾客忠诚,真实的顾客忠诚是来源于公司产品或者服务的品牌承诺,而不真实的顾客忠诚则来源于顾客的惰性。他认为真实的顾客忠诚是偏向的、行为反应、在一系列类似的备选品牌中选择、以及是导致品牌承诺的心理过程的函数。而不真实的忠诚的定义则是是惰性的函数。基于认知、意动、情感、和行为这四个维度,Richard Ol iver(1999)对忠诚度做出了这样的定义:“顾客忠诚是顾客对在其未来进行购买某种类似产品或者服务时的一种发自内心的一种承诺,这种承诺会导致顾客在选择产品或者服务的时候,趋向选择同一品牌或者公司的产品”。Rowley(2005)认为顾客忠诚可以分为四个类型:俘获(captive)型、便利寻找者(convenience一seeker)、满意(contented)型和承诺(committed)型。国内学者罗海
计算机实验室管理制度
云计算实验室管理制度 一、云计算实验室工作人员日常行为准则 1、必须注意环境卫生。禁止在实验室、办公室内吃食物、抽烟、随地吐痰；对于意外或工作过程中污染实验室地板和其它物品的，必须及时采取措施清理干净，保持实验室无尘洁净环境。 2、必须注意个人卫生。工作人员仪表、穿着要整齐、谈吐文雅、举止大方。 3、实验室用品要各归其位，不能随意乱放。 4、实验室应安排人员值日，负责实验室的日常整理和行为督导。 5、实验室的防晒、防水、防潮，维持实验室环境通爽，注意天气对实验室的影响，雨天应及时主动检查和关闭窗户、检查去水通风等设施。 6、实验室内部不应大声喧哗、注意音响音量控制、保持安静的工作环境。 7、坚持每天下班之前将桌面收拾干净、物品摆放整齐。 二、云计算应用实验室管理员值班制度 1、管理员应当具有认真负责的工作态度和科学、细致周到的工作作风。按时上、下班， 坚守岗位，确保实验室运行正常。 2、值班时，要做好检查，并作如下记录： (1) 内外环境情况，天气状况，室内温度和湿度。 (2) 供电系统是否正常，是否中断过。 (3) 网络和服务器系统运行情况，是否发生故障，如何排除和解决的。 (4) 何人使用过何种设备，以及设备使用前后工作状况。 (5) 进入实验室的其他人数量和活动情况。 3、认真监视校园网主页和发布的信息是否正常，如发现病毒或受到黑客攻击，应立即采取恢复和补救措施，并向主管部门汇报。 4、认真执行校安全消防保卫制度和网络中心安全消防制度。 三、云计算实验室保安制度 1、出入实验室应注意锁好防盗门。对于有客人进出实验室，实验室相关的工作人员应负责该客人的安全防范工作。最后离开实验室的人员必须自觉检查和关闭所有实验室门窗、锁定防盗装置。应主动拒绝陌生人进出实验室。 2、工作人员离开工作区域前，应保证工作区域内保存的重要文件、资料、设备、数据 处于安全保护状态。如检查并锁上自己工作柜枱、锁定工作电脑、并将桌面重要资料和数据 妥善保存等等。 3、工作人员、到访人员出入应登记。 4、外来人员进入必须有专门的工作人员全面负责其行为安全。 5、未经主管领导批准，禁止将实验室相关的钥匙、保安密码等物品和信息外借或透露给其它人员，同时有责任对保安信息保密。对于遗失钥匙、泄露保安信息的情况要及时上报，并积极主动采取措施保证实验室安全。 6、实验室人员对实验室保安制度上的漏洞和不完善的地方有责任及时提出改善建议。 7、禁止带领与实验室工作无关的人员进出实验室。 8、绝不允许与实验室工作无关的人员直接或间接操纵实验室任何设备。
文本情感分析论文总结
文本情感分析 赵妍妍，秦兵，刘挺- 软件学报, 2010 - https://www.360docs.net/doc/6217303627.html, 按粒度，情感分析可分为词语级、短语级、句子级、篇章级、多篇章级；按文本类别，可分为基于新闻评论和基于产品的情感分析。 情感分析的研究任务：情感信息的抽取、分类以及检索与归纳。 一、情感信息抽取(评价词语、评价对象、观点持有者) 1.评价词语的抽取：基于语料库的抽取；基于词典的抽取；基于图的方法。 2.评价对象的抽取：基于规则/模板的方法(词序列、词性、句法规则、关联规则挖掘)；评 价对象最为产品属性，考察评价对象与领域指示词的关联度来获取；多粒度的话题模型方法。 3.观点持有者抽取：命名实体识别技术(人名或机构名)、语义角色标注；分类任务，看做 序列标注问题，使用CRF融合特征抽取；名词短语作为候选，使用ME模型计算。 4.组合评价单元的抽取： 主观表达式：Wiebe的主观表达式库(抽取n元词语/词组作为候选，对比训练预料判断) 评价短语抽取(程度副词-评价词语)：情感词典的方法；依存句法解构(ADV，ATT，DE)。 评价搭配抽取(评价词语-评价对象)：基于模板的方法(8个共现模板、句法关系模板)。 二、情感信息分类 1.主客观信息分类：文本是否含情感知识方法；组合评价单元判断；情感模板识别；基于 分类器和分类特征的二元分类任务(词语特征，标点、人称代词、数字特征，基于图)； 2.主观信息情感分类(句子级、篇章级)：基于情感知识、基于特征分类的方法(n-gram词语 特征和词性特征、位置特征、评价词特征)。 三、情感信息的检索与归纳 1．情感信息检索 2．情感信息归纳 基于产品属性的情感文摘：识别评论信息中的产品属性，抽取描述产品属性的情感句，判断其倾向性。 基于情感标签的情感文摘：标签可定义为评价搭配形式，建立标签库，相似度聚类的方法聚类得到相似的情感标签，每一类视为潜在的话题(即产品属性)。 基于新闻评论的文摘 四、情感分析的评测与资源 1.情感分析的评测：TREC，NTCIR的MOAT(新闻观点检测，情感问答，跨语言情感分析)， 国内的COAE。 2.情感分析的语料：康奈尔大学的影评数据集，UIC的Hu和Liu的产品领域的评论语料， Wiebe的MPQA新闻评论深度标注语料，MIT的多角度餐馆评论语料，中科院的中文酒店评论语料。 3.词典资源：GI(general inquirer)评价词词典，NTU评价词词典(繁体中文)，主观词词典(英 文)，HowNet评价词词典(简体中文、英文) 问题：情感信息抽取忽略词语所在语境的影响；评价对象的情感分类，而非句子级或篇章级；基于情感标签的情感文摘的深入研究；
实验室人员教学工作量计算办法(试行)
实验室人员教学工作量计算办法(试行） 一、基础课（含专业基础）、专业课实验室人员工作量定额及工作量计算 (一)基础课（含专业基础）、专业课实验室人员工作量定额： 实验教学编制人均额定年工作量为： 中级以下职称者（含工人） 210学时 中级职称者（含技师） 240学时 副高级职称者 260学时 正高级职称者 280学时 考虑实行五天工作制后，在实际计算工作量时已适当放宽。(二)工作量计算： 本次制定的工作量计算办法，实行按实验室为单位核算总工作量，然后根据各人在各项工作中承担的内容和完成情况再包干分配到人。 下述工作量都是实验室教学工作量，实验室科研工作量可参照科技部制定的科研工作量计算办法执行。 实验室总教学工作量主要指以下组成部分，即： 本、专科生、研究生实验教学工作量L1，主要是指导实验的工作量，不含单独设课的实验课的上课工作量，上课的工作量按教务处制订的办法另行计算; 为教学提供场地、仪器设备工作量L2； 大型精密仪器设备管理工作量L3； 补贴工作量L4； 其它临时性的工作量L5。 各组成部分的计算方法如下： 1. 本、专科生实验教学工作量L1（含研究生、本科生公共选修课实验）： N L1=∑T×int [n / (n1×n2)]×J×K （学时） i=1 T 某个实验的实验时数（即每批次的时数），以教务处下达的教学计划为准； N为实验个数； n 为某实验参加的学生人数； n1为某实验每批次内实验的组数； n2为某实验每组参加实验的学生人数； K 为完成情况的质量系数，根据学生的反映及实验室人员实际工作表现K可取0.8~1.0，对开新实验K可取1.1；对一人一组和只有一套实验装置的实验K值可取1.2。< BR> J 为折算系数，其取值根据每次实验人数及实验性质确定，在条件允许的情况下，每人每次须带半个自然班，因此J具体可按下表取值： L1由下述各成分组成
情感分析简述
情感分析简述 分类：NLP2012-04-08 12:38 1022人阅读评论(3) 收藏举报情感classification算法测试translationmatrix 情感分析，我研究了也有半年有余了，ACL Anthology上关于情感分析的论文也基本看过了一遍，但是到目前还没有什么成就的。以下是我为一位同学毕业设计写的情感分析方面的综述，引用的论文基本上是ACL 和COLING还有EMNLP上历年关于情感分析的论文，本文应该学术性比较强一点，本文虽不打算发表，但由于将来可能还有用，以及关于学术上的原因，请大家如果要引用请务必标明出处 （https://www.360docs.net/doc/6217303627.html,/s/blog_48f3f8b10100irhl.html）。 概述 情感分析自从2002年由Bo Pang提出之后，获得了很大程度的研究的，特别是在在线评论的情感倾向性分析上获得了很大的发展，目前基于在线评论文本的情感倾向性分析的准确率最高能达到90%以上，但是由于深层情感分析必然涉及到语义的分析，以及文本中情感转移现象的经常出现，所以基于深层语义的情感分析以及篇章级的情感分析进展一直不是很大。情感分析还存在的一个问题是尚未存在一个标准的情感测试语料库，虽然Bo Pang实验用的电影评论数据集（https://www.360docs.net/doc/6217303627.html,/people/pabo/movie-review-data/）以及Theresa Wilson等建立的MPQA（https://www.360docs.net/doc/6217303627.html,/mpqa/）是目前广泛使用的两类情感分析数据集，但是并没有公认的标准加以确认。 目前情感分析的研究基本借鉴文本分类等机器学习的方法，还没有根据自身的特点形成一套独立的研究方法，当然在某种程度上也可以把情感分析看出一种特殊的文本分类。比较成熟的方法是基于监督学习的机器学习方法，半监督学习和无监督学习目前的研究不是很多，单纯的基于规则的情感分析这两年已很少研究了。既然目前很多情感分析的研究基于机器学习，那么特征选择就是一个很重要的问题，N元语法等句法特征是使用最多的一类特征，而语义特征（语义计算）和结构特征（树核函数）从文本分类的角度看效果远没有句法特征效果好，所以目前的研究不是很多的。 由于基于监督学习情感分析的研究已经很成熟了，而且在真实世界中由于测试集的数量要远远多于训练集的数量，并且测试集的领域也不像在监督学习中被限制为和训练集一致，也就是说目前情感分析所应用的归纳偏置假设在真实世界中显得太强的，为了和真实世界相一致，基于半监督学习或弱指导学习的情感分析和跨领域的情感分析势必是将来的研究趋势之一。 在情感分析的最初阶段基于语义和基于规则的情感分析曾获得了比较大的重视，但是由于本身实现的复杂性以及文本分类和机器学习方法在情感分析应用上获得的成功，目前关于这方面的研究以及很少了，但是事实上，语义的相关性和上下文的相关性正是情感分析和文本分类最大的不同之处，所以将基于语义和规则的情感分析与基于机器学习的情感分析相结合也将是未来的研究趋势之一。 以下将分别对情感分析的起源，目前基于监督学习，无监督学习，基于规则和跨领域的情感分析的一些研究工作进行简单的介绍。 起源 虽然之前也有一些相关工作，但目前公认的情感分析比较系统的研究工作开始于（Pang et al., 2002）基于监督学习（supervised learning）方法对电影评论文本进行情感倾向性分类和（Turney,2002）基于无监督学习（unsupervised learning）对文本情感情感倾向性分类的研究。（Pang et al., 2002）基于文本的N元语法（ngram）和词类（POS）等特征分别使用朴素贝叶斯（Naive Bayes），最大熵（Maximum Entropy）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）将文本情感倾向性分为正向和负向两类，将文本的情感进行二元划分的做法也一直沿用至今。同时他们在实验中使用电影评论数据集目前已成为广泛使用的情感分析的测试集。（Turney ,2002）基于点互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）计算文本中抽取的关键词和种子词（excellent,poor）的相似度来对文本的情感倾向性进行判别（SO-PMI算法）。 在此之后的大部分都是基于（Pang et al., 2002）的研究。而相对来说，（Turney et al.,2002）提出的无监督学习的方法虽然在实现上更加简单，但是由于单词之间的情感相似度难以准确的计算和种子词的难以确定，继续在无监督学习方向的研究并不是很多的，但是利用SO-PMI算法计算文本情感倾向性的思想却被很多研究者所继承了。 监督学习 目前，基于监督学习的情感分析仍然是主流，除了（Li et al.,2009）基于非负矩阵三分解（Non-negative Matrix Tri-factorization），（Abbasi et al.,2008）基于遗传算法（Genetic Algorithm）的情感分析之外，使用的最多的监督学习算法是朴素贝叶斯，k最近邻（k-Nearest Neighbor，k-NN），最大熵和支持向量机的。而对于算法的改进主要在对文本的预处理阶段。 一个和文本分类不同地方就是情感分析有时需要提取文本的真正表达情感的句子。（Pang et al., 2004）基于文本中的主观句的选择和（Wilson el al.,2009）基于文本中的中性实例（neutral instances）的分析，都是为了能够尽量获得文本中真正表达情感的句子。（Abbasi et al.,2008）提出通过信息增益（Information Gain，IG）的方法来选择大量特征集中对于情感分析有益的特征。 而对于特征选择，除了N元语法和词类特征之外，（Wilson el al.,2009）提出混合单词特征，否定词特征，情感修饰特征，情感转移特征等各类句法特征的情感分析，（Abbasi et al.,2008）提出混合句子的句法（N元语法，词类，标点）和结构特征（单词的长度，词类中单词的个数，文本的结构特征等）的情感分析。 除了对于文本的预处理，对于监督学习中情感分析还进行了以下方面的研究的。（Melville et al., 2009）和（Li et al.,2009）提出结合情感词的先验的基于词典的情感倾向性和训练文本中后验的基于上下文的情感情感倾向性共同判断文本的情感倾向性。（Taboada et al.,2009）提出结合文本的题材（描述，评论，背景，解释等）和文本本身的特征共同判断文本的情感倾向性。（Tsutsumi et al.,2007）提出利用多分类器融合技术来对文本情感分类。（Wan, 2008）和（Wan, 2009）提出结合英文中丰富的情感分析资源来提高中文情感分析的效果。 基于规则/无监督学习
网络社交媒体的情感认知与计算
本讲座选自清华大学电子工程系信息认知与系统智能研究所副所长黄永峰于2015年12月23日在清华RONGv2.0系列论坛之“社会关系网络与大数据技术”专场上所做的题为《网络社交媒体的情感认知与计算》的演讲。
黄永峰：各位老师、同学们，上午好！很荣幸有这个机会跟大家交流，我的题目是网络社交媒体的情感认知与计算。 下面我将从这三个方面为大家逐一介绍。
情感计算的历史是1997年由MIT的Picard教授提出的，她指出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。情感分为四类：情感识别、情感表示、情感建模、情感交互。今天我讲的更像是情感识别方面的研究。情感计算分为四个过程：情感信息采集、情感识别分析、情感理解认知、情感信息表达，这四个方面我们做得更多的是识别分析，理解认知是我们下一步想做的。
Picard提出这个计算的时候，最开始的想法是从一些图像的表情、语音的语调、姿态中采集数据，通过特征信息的抽取和分析，最后识别情感而今天我所做的情感是利用互联网这样一个平台来采集大量语言的信息或者语言数据来分析个体的情感。我们为什么要采集情感？首先情感的采集比别的更丰富，语言是人类思维的直接现实，是思想的传播载体，也是情感表达的媒介，通过采集语言数据分析情感是完全可能的。但是有没有难度？有个统计数据指出一个语言的情感信息10%来自于语言本身的内容，20%来自于语言的语调、语气，70%来自于表情。传统语言的语调、语气信号用于分析情感相对更容易，而我们基于语言内容来分析情感难度会大很多。
什么叫情感？首先要对情感的模型有一个理解。Plutchik提出了一个最典型的情绪模型，他把人的情感分为八个类别、四个种类，分别用锥形模型和展开后的模型描述。从这两个模型我们能够看出情感的描述有很多方法，目前用得最普遍的是三维模型，把情感用强度划分为三个等级，这八个类别相对的是不同极性情感，相邻的情感区域的情感是很相似的，即情感的第3维，相似性。我们后面展开的情感研究主要是对这24类情感研究的一个简单的量化，情感很复杂，我们的研究从两个方面进行量化，第一个是强度，第二个是把相似性和极性合到一起研究。
情感计算综述
情感计算综述 控制工程1102班李晓宇 2111103172 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；情感理论框架 Summary of Affective Computing 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. Key word: Affective computing; emotion recognition; the theoretical framework of emotional 1、引言 情感计算的概念是在1997年由MIT媒体实验室Picard教授提出，她指出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。中国科学院自动化研究所的胡包刚等人也通过自己的研究，提出了对情感计算的定义：“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”。 在较长一段时期内，情感一直位于认知科学研究者的视线以外。直到20世纪末期，情感作为认知过程重要组成部分的身份才得到了学术界的普遍认同。当代的认知科学家们把情感与知觉、学习、记忆、言语等经典认知过程相提并论，关于情感本身及情感与其他认知过程间相互作用的研究成为当代认知科学的研究热点，情感计算（ affective computing ）也成为一个新兴研究领域。 众所周知，人随时随地都会有喜怒哀乐等情感的起伏变化。那么在人与计算机交互过程中，计算机是否能够体会人的喜怒哀乐，并见机行事呢？情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统，即赋予计算机像人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力。 2、研究现状 让计算机具有情感能力首先是由美国MIT大学Minsky教授（人工智能创始人之一）提出的。他在1985年的专著《The Society of Mind》中指出，问题不在于智能机器能否有任何情感，而在于机器实现智能时怎么能够没有情感。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。这方面的工作首推美国MIT 媒体实验室Picard教授领导研究小组的工作。情感计算一词也首先由Picard教授于1997年出版的专著《Affective Computing》中提出并给出了定义，即情感计算是关于情感、情感产生以
实验室通风系统计算
万向抽气罩是进行局部通风的首选：安装简单、定位灵活，通风性能良好，能有效保护实验室工作人员的人身安全； 原子吸收罩主要适用于各类大型精密仪器，要求定位安装，有设定的通风性能参数，也是整体实验室规划中必须考虑的因素之一； 排气罩主要适用于化学实验室，在解决这类实验室的整体通风要求中，它是必不可少的装备之一。 目前我们公司主要采用的风机主要有轴流风机（斜流风机、管道风机）、离心风机。轴流风机适用于风压小、适用于管路短的通风系统（一般10米以内，否则易造成抽不动）；离心风机适用于管路长的通风系统（一般10m以外，否则易造成噪音大）。风机的材质：一般分为玻璃钢、PP、PVC、铁皮等，其中玻璃钢较多。风机的型号的选择，是根据风量和风压来选择的。 1、风量的计算方法： 根据面风速来确定排风量（面风速的一般取值为：0.3~0.5 m3/h） 计算公式：G=S?V?h?μ =L?H?3600?μ 其中G：排风量 S：操作窗开启面积 V：面风速 h: 时间（1小时） L: 通风柜长度 H: 操作窗开启高度 μ: 安全系数（1.1~1.2） 例：1200L的通风柜其排风量计算如下： G：1.2*0.75/2*0.8*3600*1.2=1555 m3/h 经验值：1200L通风柜排风量一般为1500 m3/h 1500L的通风柜排风量一般为1800 m3/h 1800L的通风柜排风量一般为2000 m3/h 注：中央台上用排风罩排风量的计算方法同通风柜排风量的计算方法 原子吸收罩排风量的计算方法： 根据罩口风速来确定排风量（罩口风速的一般取值：1~2 m3/h） 计算公式：G=πR2?V?3600?μ 其中G:排风量 R:罩口半径 V:罩口风速 μ:安全系数（1.1~1.2） 经验值：一般情况下原子吸收罩的排风量在500~600 m3/h 整体通风的排风量计算方法 计算公式：G=V?n?h=L?W?H?n?h 其中G:排风量V:房间体积 n:换气次数（一般取8~12次）h:时间（1小时） 换气次数参考值 实验室化学有机合成有毒实验P级实验生物医药物理 次/小时6-20 15-18 20-30 15-30 5-30 5-10 3-8
基于深度学习的图像情感分析研究
基于深度学习的图像情感分析研究 随着移动终端技术以及社交媒体技术的飞速发展,每天都有海量的多媒体内容出现在社交媒体上,其中最典型的就是图像、视频,用户往往希望通过分享的图像、视频来传递自己的经历或者对待事物的看法。通过对用户数据的分析,研究人员可以深入挖掘用户的行为习惯、精神状态,从而可以更好地分析用户需求,服务用户,提升用户体验。 用户情感分析,是用户行为分析的重要的组成部分。本文以图像情感为研究对象,就如何结合深度学习对图像情感进行准确预测以及如何对情感图像进行准确检索的难题展开了深入的研究。 分类问题是模式识别中的典型问题,模型的分类性能往往取决于两个方面,一是特征的选取,二是分类器的选择。本文主要研究图像情感分析中的特征选取问题。 不同于传统的目标分类问题,图像情感分类,是更抽象、更高级的图像理解,因而特征的选取十分具有挑战性。同样,对于检索问题而言,准确的图像特征表达是保证其准确率的核心所在。 本文针对此类问题,提出了多种不同的特征提取方法。归纳起来,本文主要的研究贡献有如下三点:1)提出了一种基于深度语义特征的图像情感分类方法。 传统的图像情感分类方法,通常主要借鉴低端的用于物体检测、分类的特征描述子,或者是简单的基于美学、心理学的特征,这些特征缺乏对一幅图像的整体感知,导致图像情感分类不够准确。众所周知,物体与场景是一幅图像的核心,与之前提及的特征相比,基于物体或场景的特征是更高级的语义特征,它们对图像内容的把握更为准确。
对于传统的基于语义特征的图像情感分类方法而言,一方面传统的语义特征由人工设计的低端特征构建而来,在语义表征能力上不够准确;另一方面其将两者割裂开来,单独使用。这两方面的原因,限制了算法的性能表现。 本文提出基于深度语义特征的方法,取得了优异的图像情感分类效果。具体而言,一方面,本文提出并验证了在深度网络的基础上,使用不同语义特征以及同一语义特征的不同抽象层次对图像情感分类结果的影响;另一方面,提出了改进的多特征融合算法,通过改进的多特征融合算法,使得算法在传统的多特征融合算法的基础上,取得更为优秀的分类性能表现。 2)提出了一种基于视觉关注度的图像情感分类方法。常见的特征提取方法无差别地从整个图像上提取特征,即将一整幅图像用一个固定维度的向量进行表示,而忽略了不同图像区域对最终情感分类的不同贡献。 为了强调该问题,本文提出了基于视觉关注度的图像情感分类方法。具体而言,一方面,我们可以粗略地使用图像显著性检测的结果作为不同区域对于情感分类的相对重要性表示,通过对局部特征加权,获取最终的特征表示;另一方面,可以通过对网络的整体训练,让网络自动判断不同区域对情感分类的相对重要性,然后进一步获取加权的特征表示。 这两种方法,通过优化特征生成机制,提升了特征的表征能力,从而进一步提高了图像情感分类准确率。此外,我们还分析了不同视觉关注度学习方法对最终学得的视觉关注度模型以及图像情感分类效果的影响。 3)提出了一种用于情感图像检索的图像特征提取方法。对于情感图像检索而言,抽取具有区分力的图像特征表示是其中的核心内容。 传统的基于深度学习的图像检索方法,往往直接将已经训练好的用于物体或
开题报告(文献综述)-在线评论分析系统的情感分析
开题报告（文献综述）-在线评论分析系统的情感分析本科毕业设计(论文)开题报告 论文题目在线评论分析系统的情感分析开题报告内容: 一、选题的背景及意义 近年来，在“大数据”(Big Data)时代的背景下，随着电子商务行业的蓬勃发展，网络购物平台、手机APP应用市场平台等不仅为用户提供了大量商品信息，同时还允许用户参与商品评论。它不仅为商家提供了一个信息的展示平台以发布新产品的规格数据，也为消费者提供了一个产品使用体验交流以及质量评价的平台。因此很多网络用户在购买或使用某类产品前，往往会选择先上网浏览一些该产品的相关信息，尤其是其他用户的使用体验，多方比较产品的性能，从而使自己的消费和选择更趋理性化。分析这些评论信息，蕴含着巨大的商业价值和社会价值，具有很大的现实意义。 然而，这些主观性评论文本每天以指数级的速度增长,仅靠人工方式难以进行 收集、处理和分析。因此采用计算机技术来自动地分析这些主观性文本表达的情感,成为目前数据挖掘(Data Mining)研究的一个热点,而这个热点的研究方向就是文本情感分析(Sentiment Analysis)。 文本情感分析，也称为意见挖掘(Opinion Mining)，是指通过分析和挖掘文本中的表达情感、观点和立场的主观性信息并判断其情感倾向。它涉及自然语言处理(Natural Language Processing)、计算机语言学(Computational Linguistics)、机器学习(Machine Learning)、信息检索(Information Retrieval)等众多领域，在计算机科学、管理学、政治学、经济学和社会学方向都有广泛的应用。进入21 世纪以后，情感分析这个领域变得活跃起来，吸引越来越多的学者投入其中。目前
情感计算
情感计算-一、情感计算的概念 情感计算的概念是在1997年由MIT媒体实验室Picard教授提出，她指出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。中国科学院自动化研究所的胡包刚等人也通过自己的研究，提出了对情感计算的定义：“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”。情感计算-二、《情感计算》的作者自述 目前这个世界与我当时写这本书时大不一样。当时情感计算几乎是令人困惑的，只有极少数的计算机界科学家或工程师愿意投入此项工作。计算机本身具有类似于情感机制的这种观点不是新的，它在Cap&Brother剧本R．U．R．创造出世界“机器人”这一词时就出现了，但具有有效情感机制的计算机实际上并不存在。有关人工智能的会议要么是忽视情感，要么是把情感边缘化。情感智能的观念在心理学和认知科学中变得越发重要，但没有人把它应用到人机交互中。神经科学和心理学上早已发现关于情感在决策、感知、创造性等方面的作用，而计算科学在很大程度上并不知晓。许多人不知道情感有助于理性和智能行为，普遍认为计算机的情感是一种空洞无聊的东西，就像蛋糕表面上的一层糖霜，可以用来使之更为悦目，但没有真正实质上的意义。 我感谢当时与我讨论情感计算的几个同事。在出版这本书的前一年，我记得，麻省理工学院(MIT)人工智能实验室的一批研究人员邀请我发言，他们对以下问题十分感兴趣，即赋予计算机以类似情感机制这件事的重要程度如何，以及为什么这件事能对人工智能有用?情感即使带来好处，是否会造成更多的麻烦?答案不太明显，需要加以解释；而他们很欢迎这方面的证据。媒体实验室及其他单位的一些人员愿意听我的论证、提出问题、提出他们的想法和批评意见，甚至协作研究，得出了新的悟解。有些人特别是一些尚未取得终身任职的学术界的同行告诉我说：我的想法是荒唐的，我已经享有严肃研究者的声誉，致力于机器具有情感的研究可能会毁掉我的名誉。我记得我曾深刻内省，以决定是否继续从事这项研究。坦率地说，如果我工作在传统的学术部门，而不是在这样一个实验室，那里的领导层，特别是JerryWiesner和NicholasNegro~nte，经常公开地称颂大胆的想法并强烈鼓励冒险，我是不会像这样全心全意投入这项研究的。 已经过去五年多了。今天，很难想像当时我竟会感到那样害怕。计算机中情感的研究，已经为很多学术界和工业界顶级的研究实验室接受，并引起了国际上的重大关注。自从这本书出版后，已经有20多个专题讨论会、会议以及特定集会，其主题均围绕情感和计算机运算，而且通常把情感计算列为一个学科领域。我不能、也不会对世界上这种改变自我居功。事实是，真理不依赖任何个人的努力而找到自己前进的道路。在追求它的过程中，我们在黑
文本情感分析综述
随着企业信息化与互联网的发展，信息以爆炸性速度飞速增长，其中包括了大量的非结构化与半结构化数据。非结构化与半结构化数据，主要是文本型数据，阐述5w问题，即who，when，where，what，Why。如何充分利用非结构化数据与半结构化数据，分析其包含的潜在信息，拥有支持决策，成为了众多企业与研究者关注的重点。尤其，针对互联网(如博客和论坛)上大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性，如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。基于此，潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验，这类评论信息迅速膨胀，仅靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，因此迫切需要计算机帮助用户快速获取和整理这些相关评价信息。因此，如何从这些Web文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。情感分析(sentiment analysis)技术也就应运而生(本文中提及的情感分析，都是指文本情感分析)。 文本情感分析(sentiment analysis)，又称为意见挖掘，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。其中，主观情感可以是他们的判断或者评价，他们的情绪状态，或者有意传递的情感信息。因此，情感分析的一个主要任务就是情感倾向性的判断，Pang等人在文献1中将情感倾向分为正面、负面和中性，即褒义、贬义和客观评价。研究初期，大量研究者都致力于针对词语和句子的倾向性判断研究，但随着互联网上大量主观性文本的出现，研究者们逐渐从简单的情感词语的分析研究过渡到更为复杂的情感句研究以及情感篇章的研究。文本情感分析主要可以归纳为3项层层递进的研究任务，即情感信息的抽取、情感信息的分类以及情感信息的检索与归纳[2]。情感信息抽取就是将无结构的情感文本转化为计算机容易识别和处理的结构化文本。情感信息分类则是利用情感信息抽取的结果将情感文本单元分为若干类别，供用户查看，如分为褒、贬、客观或者其他更细致的情感类别。情感信息检索和归纳可以看作是与用户直接交互的接口，强调检索和归纳的两项应用。 情感分析是一个新兴的研究课题，具有很大的研究价值和应用价值，正受到国内外众多研究者的青睐。目前实现情感分析的技术主要包括基于机器学习法和基于语义方法两类。本文主要针对这两大方法的研究进展进行比较分析，接着介绍国内外现有的资源建设情况，最后介绍情感分析的几个重要应用和展望它的发展趋势。 1 基于统计机器学习法 随着大规模语料库的建设和各种语言知识库的出现，基于语料库的统计机器学习方法进入自然语言处理的视野。多种机器学习方法应用到自然语言处理中并取得了良好的效果，促进了自然语言处理技术的发展。机器学习的本质是基于数据的学习（Learning from Data）。利用机器学习算法对统计语言模型进行训练，最后用训练好的分类器对新文本情感进行识别。2002年，Pang 等人就在文献[1]中提出用机器学习的方法进行情感倾向的挖掘工作，他们以互联网上的电影评论文本作为语料，采用了不同的特征选择方法，应用朴素贝叶斯（Naive Bayes）、最大熵(Maximum Entropy)、向量机(SVM)对电影评论分别进行分类，实验表明SVM 的分类性能最好，准确率达到87.5%。该研究引起学术界的关注，之后用于倾向性判断的机器学习算法的改进被陆续提出，基本的算法有：支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、K-近邻(KNN)、简单线性分类器(SLC)和最大熵(ME)等。他们在另一项工作中，将文本极性分类问题转换成求取句子连接图的最小分割问题，实现了一个基于minimum-cut的分类器。[7]。Whitelaw等人[11]关注研究带形容词的词组及其修饰语(如“extremely boring”或“not really verygood”)，他们提取带形容词的词组作为特征，基于这些特征，用向量空间模型表示文