会议笔记（七）：多模态情感计算的前沿讨论

最新推荐文章于 2025-01-15 15:41:56 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。

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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。
『大模型笔记』Geoffrey Hinton对Al研究人才选拔的直觉，未来影响及技术展望的深入见解！
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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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大会预告 | 第一届中国情感计算大会
zenRRan的博客
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点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！声明：本文转载自 中国中文信息学会公众号在社交媒体快速发展的时代，用户产生的信息中情感元素的占比剧增，这使得情感计算成为人工智能研究中最...
情感计算领域期刊与会议
I‘m Frank Lee
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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。
NVIDIA 推出智能体构建工具 Agentic AI Blueprints；VITA-1.5：实时多模态交互，1.5 秒延迟
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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
多模态情感计算技术在虚拟现实环境中的应用研究与改进
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通过不断优化多模态情感计算技术，在虚拟现实中实现更真实、更沉浸式的情感交互体验，将为虚拟现实技术的应用和发展提供新的动力。在虚拟现实中，可以利用传感器技术和运动分析算法，对用户的身体动作进行实时监测和分析，从而实现对情感状态的预测和推断。在虚拟现实中，可以利用面部追踪技术和计算机视觉算法，对用户的面部表情进行实时监测和分析，从而实现对情感状态的识别和推断。在虚拟现实中，可以利用语音信号处理和机器学习算法，对用户的语音进行特征提取和情感分类，从而实现对情感状态的检测和识别。
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情感计算与语言认知成像讲座——内容及体会
wahaha1_的专栏
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11-30 1752
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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本文讲解并复现了2024年一篇多模态情感计算的文章 “TETFN: A text enhanced transformer fusion network for multimodal sentiment analysis”，这篇论文利用三种模态之间进行交互，并对文本模态进行增强，以更准确的提取非文本模态的情感信息。
情感计算白皮书
blczg2022的博客
12-09 560
由之江实验室发起，德勤中国、上海科学技术出版社（《张江科技评论》编辑部）、中国科学院文献情报中心和英国工程技术学会共同参加编写的《情感计算白皮书》面向全球正式发布。
深度解析：多模态情感分析方法与应用
《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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