情感计算旨在创建一种能感知、识别和理解人类情感，并能针对情感作出智慧灵敏反应的计算系统。情感计算是实现自然化和拟人化人机交互的基础性技术和重要前提，对开启数字化、智能化时代具有重大价值。本书主要介绍了用以实现情感计算的常用算法、策略和数据集的发展情况，为有志于或已经投身于情感计算开发行列的从业者提供更加全面的知识和技术支撑。情感计算是一门交叉学科技术，因此本书也可以作为工具书，与其他相关学科和技术书籍一道，成为实践情感计算开发和应用的核心参考。本书所属丛书是国内第一套系统阐述情感计算发展、理论和应用的丛书，有助于读者更加清晰地把握情感计算的全貌。

第一章绪论1
1.1情感计算的发展历程1
1.2情感计算的存在意义4
1.3情感计算的未来挑战6
1.3.1情感计算的可行性6
1.3.2情感计算的理论和技术突破8
1.3.3情感计算的监管需求10
第二章情感及情感计算15
2.1情感计算的由来15
2.1.1人类社会的情感16
2.1.2可计算的情感20
2.2情感的分类方法22
2.2.1离散情感模型22
2.2.2维度情感模型24
2.2.3其他情感模型27
2.3情感计算的研究内容29
2.3.1情感基础理论29
2.3.2情感信号的采集30
2.3.3情感分析30
2.3.4多模态融合33
2.3.5情感的生成与表达35
2.4情感计算的研究方法35
2.4.1传统机器学习方法36
2.4.2深度学习方法41
2.5情感计算的研究现状49
2.5.1单模态情感计算50
2.5.2多模态情感计算55
2.6情感计算的功能特点57
2.6.1情感计算的行业应用59
2.6.2情感计算的未来趋势63
第三章文本情感计算69
3.1背景概述69
3.1.1基于情感词典和规则库的文本情感计算70
3.1.2基于机器学习的文本情感计算70
3.1.3基于深度学习的文本情感分析72
3.2代表数据集75
3.2.1中文文本情感分析数据集介绍75
3.2.2英文文本情感分析数据集介绍83
3.3主要方法91
3.3.1基于传统机器学习的方法91
3.3.2基于深度学习的方法93
3.4应用及展望97
第四章语音情感计算101
4.1背景概述101
4.1.1语音情感计算研究背景101
4.1.2语音情感计算研究现状103
4.2代表数据集105
4.2.1数据集的分类105
4.2.2常见的语音情感数据集107
4.3主要方法111
4.3.1语音信号的预处理112
4.3.2语音情感特征提取115
4.3.3传统的方法118
4.3.4深度学习的方法121
4.4技术挑战124
4.5应用及展望126
4.5.1医学领域126
4.5.2服务领域126
4.5.3公共安全领域127
4.5.4教育领域127
第五章视觉情感计算131
5.1背景概述131
5.1.1视觉情感计算研究背景131
5.1.2视觉情感计算研究现状135
5.2代表数据集140
5.2.1图像情感数据集140
5.2.2视频情感数据集142
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