会议笔记（七）：多模态情感计算的前沿讨论

最新推荐文章于 2025-10-16 18:09:01 发布
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分类专栏： “情感分析”研究方向论文-精读总结 读文章笔记与会议学习笔记
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本次会议聚焦多模态情感计算，涵盖了情感表达、对话系统中的情绪、推荐系统中的应用以及社交媒体文本立场分析等内容。宋睿华探讨了多模态表达的理论，黄民烈分析了情绪在对话系统中的作用，李晨亮介绍了情感计算在商品推荐中的实践，徐睿峰研究了立场分析和情感对话生成，而贾珈展示了风格化的语音生成技术。

会议笔记（七）：多模态情感计算的前沿讨论

  • 主要内容：文本立场分析、多视角分析、问答立场、消融实验、跨目标

会议日程：

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情感计算

应用：多模态情感分析、隐式情感分析、舆情分析
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多模态情感表达——宋睿华（中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授）

  • 多模态输入——多模态融合与预测——多模态表达
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多模态表达

Eg：生气如何表达？？？

  1. Discrete Theories of Emotion离散情感模型
  2. Dimension Theories of Emotion情感维度模型
  3. Appraisal Theories of Emotion 情绪评价理论
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大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
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大语言模型（Large Language Models，LLMs）已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现，大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，传统的大语言模型架构面临着诸多挑战。为了应对这些挑战，研究人员提出了一系列创新性的解决方案，其中包括双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构等前沿技术。本文将深入探讨这些前沿技术的原理、实现方法以及应用前景，旨在为读者提供一个全面而深入的大语言模型技术发展概览。
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全局观下局部约束的多模态情感计算网络的论文学习（利用张量融合和LSTM） Locally Confined Modality Fusion Network with a Global Perspective for Multimodal Human Affective Computing （2019 IEEE Transactions on Multimedia(early access)） 这是...
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多模态情感计算技术的目的是更全面、准确地理解人类情感。在现实生活中，人们表达情感的方式是多样的，单一模态的数据（如仅文本）往往无法完整地捕捉情感信息。结合多种模态（如文本、语音、面部表情等）可以提供更丰富的线索，从而提高情感识别的准确率。对比学习框架为多模态情感计算提供了一种有效的学习方式，能够挖掘不同模态数据之间的关联和差异。本文的范围涵盖了对比学习框架下多模态情感计算技术的基本概念、核心算法、数学模型、项目实战、应用场景等方面，旨在为读者提供一个全面的技术解读。
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这可能是因为从事情感计算研究的学者主要分为NLP和CV两个群体，他们更倾向于将研究成果投稿到各自领域的期刊和会议上。CVer叫面部表情识别。情感计算是一个多元化的研究领域，无论研究侧重于哪个方向，总有合适的期刊和会议供选择。TAFFC和ACII作为领域内的顶级期刊和会议，是所有情感计算研究者都可以考虑的投稿平台。理论上，情感计算领域的投稿选择众多，但目前许多期刊和会议上关于情感计算的论文数量并不多，例如TOCHI、IJHCS、CHI。值得注意的是，多模态情感计算的研究大多由NLP领域的学者主导。
多模态情感计算（一）：基于领域自适应的跨模态融合
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我们欢迎更多的小伙伴参与「RTE 开发者日报」内容的共创，感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系，记得报暗号「共创」。对于任何反馈（包括但不限于内容上、形式上）我们不胜感激、并有小惊喜回馈，例如你希望从日报中看到哪些内容；自己推荐的信源、项目、话题、活动等；或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道；内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。素材来源官方媒体/网络新闻。
通义发布语音模型 MinMo：全双工、多口音；MiniCPM-o ：端侧 GPT-4o 级视觉、语音、多模态实时流式大模型
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人工智能——情感计算
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40 多年前，诺贝尔奖得主 Herbert Simon 在认知心理学方面强调，解决问题论要结合情感的影响。情感的识别和表达对于信息的交流和理解是必需的，也是人类最大的心理需求之一。人类的认知、行为等几乎都要受到情感的驱动，并影响着人际互动以及群体活动。在人与人的交往中， 情感的交流还常被用来完成人的意图的传递。 因此，在智能人机交互的研究中，拥有对情感的识别、分析、理解、表达的能力也应成为智能机器必不可少的一种功能。 本期的智能内参，我们推荐清华大学的研究报告《人工智能之情感计算》，从技术特点、人才状况、应
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1）情感计算科普讲座：CV语义个性化，NLP多模态，Voice语音，人脸情绪，脑电情感 2）报告太长，没讨论，用处不大，自己看自己关心的部分，然后有一些有用的参考文献，可以看看 3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。
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11-30 1827
情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算。让机器也具备“情感”。它被称为机器人的“读心术”，也有人称为“察言观色”的能力，让机器拥有“情商”。
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程序猿追的博客
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《中文part2 多模态情感分析》（Socio-Affective Computing系列第8卷）由Soujanya Poria和Amir Hussain合著，专注于研究如何运用多元媒介技术对带有主观观点的视频内容进行情感和情绪的深入分析。本书涵盖了社会情绪...
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