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内容简介
本书着眼于提高对话机器人的“情商”，结合人机对话的特点，介绍了构建情感对话机器人的各项前沿热点技术，包括对话场景下的情感识别、情感管理、情感回复生成等。
章节目录
- 第1章 绪论
- 1.1 对话机器人的“ 智商” 与“ 情商”
- 1.2 情感对话机器人的任务体系
- 1.3 情感对话机器人的相关技术
- 1.3.1 深度学习技术
- 1.3.2 文本情感计算技术
- 1.3.3 人机对话技术
- 1.3.4 多模态学习技术
- 1.4 情感对话机器人的技术难点
- 1.5 本章小结
- 第2章 文本语义表示基础
- 2.1 引言
- 2.2 词的表示
- 2.2.1 词的独热表示
- 2.2.2 词的嵌入表示
- 2.2.3 分词
- 2.3 文本的词袋表示
- 2.4 面向文本表示的深度学习模型
- 2.4.1 感知器模型
- 2.4.2 卷积神经网络模型
- 2.4.3 循环神经网络模型
- 2.4.4 自注意力模型
- 2.5 词嵌入表示的学习
- 2.5.1 静态词嵌入表示的学习
- 2.5.2 动态词嵌入表示的学习
- 2.6 本章小结
- 第3章 对话情感识别
- 3.1 对话情感识别的任务定义与任务分析
- 3.2 粗粒度情感分类技术
- 3.2.1 情感分类的定义
- 3.2.2 不同粒度的情感分类
- 3.2.3 面向领域迁移的情感分类
- 3.2.4 面向语言迁移的情感分类
- 3.2.5 情绪分类
- 3.3 细粒度情感分类技术
- 3.3.1 评价对象抽取
- 3.3.2 对象级情感分类
- 3.3.3 细粒度情感分类中的联合模型
- 3.3.4 立场检测
- 3.3.5 细粒度情感分类小结
- 3.4 对话情感识别技术
- 3.4.1 基于上下文内容的对话情感识别
- 3.4.2 基于上下文情感的对话情感识别
- 3.4.3 基于说话者建模的对话情感识别
- 3.4.4 多方对话场景下的情感识别
- 3.4.5 其他方法
- 3.5 本章小结
- 参考文献
- 第4章 对话情感管理
- 4.1 对话情感管理的任务定义与任务分析
- 4.2 对话情感管理技术
- 4.2.1 对话情感预测
- 4.2.2 对话情感原因发现
- 4.3 对话共情技术
- 4.4 抑郁症检测技术
- 4.5 本章小结
- 参考文献
- 第5章 对话情感回复生成
- 5.1 对话情感回复生成任务定义
- 5.2 对话情感回复生成任务分析
- 5.3 文本生成技术
- 5.3.1 语言生成算法
- 5.3.2 对话生成算法
- 5.3.3 文本摘要算法
- 5.4 对话情感回复生成技术
- 5.4.1 生成式情感回复生成算法
- 5.4.2 检索式情感回复生成算法
- 5.5 本章小结
- 参考文献
- 第6章 多模态情感对话机器人
- 6.1 多模态情感计算的研究背景与意义
- 6.2 多模态情感对话的任务定义与任务分析
- 6.3 多模态情感计算基础
- 6.3.1 多模态语义表示
- 6.3.2 多模态语义融合
- 6.4 多模态情感对话的关键技术
- 6.4.1 多模态情感分类
- 6.4.2 多模态情感消歧
- 6.4.3 多模态细粒度情感计算
- 6.5 多模态情感计算的未来模式
- 6.5.1 多模态情感计算的现状与思考
- 6.5.2 多模态情感计算的研究框架
- 6.5.3 多模态细粒度情感计算的研究方案设计
- 6.5.4 多模态细粒度情感计算的特色
- 6.6 未来模式对多模态情感对话机器人的影响
- 6.7 本章小结
- 参考文献
- 第7章 情感对话机器人的语料资源
- 7.1 单模态数据集
- 7.1.1 日常对话数据集
- 7.1.2 影视剧对话数据集
- 7.1.3 社交媒体回复数据集
- 7.2 多模态数据集
- 7.2.1 多模态影视剧对话数据集
- 7.2.2 多模态观点数据集
- 7.2.3 多模态人机交互数据集
- 7.2.4 多模态行业对话数据集
- 7.3 本章小结
- 参考文献
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情感对话机器人是2022年由人民邮电出版社出版,作者秦兵。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
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