感情生成モデルのレビュー【JST・京大機械翻訳】

Nie Guangtao; Zhan Yibing

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206339487911 整理番号：22P0293375

感情生成モデルのレビュー【JST・京大機械翻訳】

A Review of Affective Generation Models

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発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

感情コンピューティングは,人間の感情状態を分析し,認識し,影響するため,計算システムが開発されている新しい学際的分野である。それは,一般に2つの部分問題,すなわち感情認識と感情生成に分割できる。感情認識は過去10年間,多回にわたって広くレビューされてきた。しかし,感情発生は重要なレビューを欠いている。従って,モデルが最も一般的に他の感情状態に影響するので,感情生成モデルの包括的なレビューを提供することを提案する。感情コンピューティングは,機械学習のリープ,特に2015年以降の深い学習のおかげで,様々な分野とアプリケーションにおいて運動量を獲得した。導入した臨界モデルにより,本研究は,感情的生成に関する将来の研究に役立つと考えられる。著者らは,既存の課題に関する簡潔な議論で,本研究を結論づける。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

応用心理学 , 人工知能

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