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情感计算关键技术研究

摘要第1-8页
Abstract第8-10页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-37页
   ·引言第13页
   ·课题研究背景及其研究意义第13-14页
   ·情感计算关键技术的研究进展第14-20页
   ·相关领域研究现状第20-33页
     ·情绪心理学第21-24页
     ·人工情感第24-26页
     ·情感计算技术的若干问题第26-27页
     ·人机交互第27-29页
     ·智能体理论第29-33页
     ·用户对智能人机界面信息反馈的适应程度第33页
   ·论文的主要研究内容和创新点第33-35页
   ·论文的组织结构第35-37页
第二章 基于坐标系的混合情感分类方法的语音情感识别第37-53页
   ·引言第37页
   ·已有的两类标识情感的方法第37-40页
     ·离散情感理论和基本情感的概念第38-39页
     ·情感的维度理论与情感维度模型第39-40页
   ·从心理学到人机交互学的情感研究第40-41页
   ·基于坐标系的混合情感分类方法第41-43页
   ·基于系统辨识的语音情感建模第43-50页
     ·实验设计第44-48页
     ·模型结构第48-49页
     ·模型估计第49页
     ·模型的有效性验证第49-50页
   ·实验结果第50-51页
   ·本章小结第51-53页
第三章 基于情感-认知-趋避度框架的决策模型第53-70页
   ·引言第53页
   ·情感Agent第53-55页
   ·认知Agent第55-58页
   ·情感-认知-趋避度框架第58-65页
     ·基于情感-认知的智能控制方法第59-61页
     ·基于认知过程的情感趋避框架第61-63页
     ·基于趋避度-学习策略的行为选择框架第63-65页
   ·实验过程第65-69页
     ·情感量化第65-67页
     ·Agent的行为选择实验结果第67-69页
   ·本章小结第69-70页
第四章 基于动态Q学习算法的情感交互模型研究第70-87页
   ·引言第70-71页
   ·动态Q学习算法第71-77页
     ·学习的基本理论第71-72页
     ·强化学习第72-74页
     ·Q学习算法第74-75页
     ·对Q学习算法的改进——动态Q学习算法第75-77页
   ·基于动态Q学习算法的情感交互模型第77-81页
     ·情绪之间彼此易感性和相互作用第77-79页
     ·情感元第79-81页
   ·基于齐次Markov链的情感交互可计算模型第81-84页
     ·齐次Markov链第82页
     ·随机环境中的情感Agent第82-84页
   ·实验验证情感的多变性与复杂性第84-85页
     ·验证情感的多向性第84-85页
     ·计算情感Agent保持某种情感状态的时长第85页
   ·本章小结第85-87页
第五章 Email中基于英文文本的情感监测系统的研究第87-105页
   ·引言第87-88页
   ·Email的发展历程第88-89页
   ·Email中基于文本的情感监测系统的研究背景第89-90页
   ·英文文本的情感词汇库的建立第90-95页
     ·Email中语句集来源——Commonsence第90-91页
     ·Email语句分词模块第91-92页
     ·英文文本的情感词汇库的设计和建立第92-95页
   ·基于Email的语句结构模型与文本的情感监测示例第95-99页
     ·Email中的英文语句结构模型第96-98页
     ·Email中文本的情感倾向的监测过程第98-99页
   ·Email的英文文本情感监测系统的设计与实现第99-103页
     ·系统设计第99-101页
     ·系统实现第101-103页
   ·本章小结第103-105页
第六章 用户对Email中情感界面Agent的TAM的研究第105-128页
   ·引言第105-106页
   ·人机交互界面的设计原则第106-108页
     ·理论背景第106-107页
     ·人机交互设计的原则第107-108页
   ·用户对情感Agent的接受度模型的研究及假设第108-112页
     ·模型变量第109-111页
     ·假设的提出与研究模型第111-112页
   ·问卷设计与实验样本回收第112-116页
     ·问卷设计第113-115页
     ·实验样本回收第115-116页
   ·数据分析和结果第116-121页
     ·研究样本的特征描述第116-117页
     ·信度分析第117-118页
     ·效度检验第118-121页
   ·回归分析与假设检验第121-126页
   ·研究结果讨论第126页
   ·本章小结第126-128页
第七章 总结与展望第128-132页
   ·总结第128-129页
   ·展望第129-132页
参考文献第132-148页
附录第148-153页
 附录一: 英文停用词表(部分)第148-149页
 附录二: 变量的直方图第149-153页
致谢第153-155页
读博期间公开发表(录用)的论文和科研情况说明第155-156页

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