一段话,多个情绪?模型如何识别“情绪变化”的蛛丝马迹

情绪变化识别在人机交互、情绪计算等对话智能领域中具有重要价值,显著增强了模型对动态语境的理解能力。本次报告将介绍对话与语音中的情绪建模任务,分析其研究背景与应用意义,并重点讲解两类代表性方法:人格感知的图神经网络PCGNet,以及基于Transducer的细粒度帧级建模框架ENT和FENT,进而探讨情绪边界检测、个性建模等前沿问题与未来发展方向。

一段话,多个情绪?模型如何识别情绪变化的蛛丝马迹-杨桢弘

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