Sentic Computing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Cambria, Erik; Hussain, Amir;

出品人:

页数:153

译者:

出版时间:

价格:0

装帧:

isbn号码:9789400750692

丛书系列:

图书标签:

自然语言处理
sementic
NLP
情感计算
语义计算
人工智能
自然语言处理
计算语言学
情感分析
机器学习
认知计算
数据挖掘
文本分析

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具体描述

In this book common sense computing techniques are further developed and applied to bridge the semantic gap between word-level natural language data and the concept-level opinions conveyed by these. In particular, the ensemble application of graph mining and multi-dimensionality reduction techniques is exploited on two common sense knowledge bases to develop a novel intelligent engine for open-domain opinion mining and sentiment analysis. The proposed approach, termed sentic computing, performs a clause-level semantic analysis of text, which allows the inference of both the conceptual and emotional information associated with natural language opinions and, hence, a more efficient passage from (unstructured) textual information to (structured) machine-processable data.

《情绪计算：理解、模拟与应用》引言：情绪，人类智能的深层维度在人类智能的浩瀚图景中，情绪无疑是最为复杂、最具影响力，也最常被忽视的维度之一。它如同驱动我们行为、塑造我们认知、影响我们决策的无形之手，深刻地影响着我们与世界的互动方式。长期以来，人工智能的研究重心多集中在逻辑推理、知识表达、问题解决等“理性”层面，而对情绪的理解与模拟，则似乎一直处于边缘地带。然而，要真正构建出能够与人类深度协作、提供个性化服务、甚至具备情感共鸣的智能体，绕开情绪这道坎是无法想象的。《情绪计算：理解、模拟与应用》一书，便是在这样的背景下，对情绪计算这一新兴交叉学科领域进行了系统而深入的探索。它并非是一本关于“Sentic Computing”这一特定理论或工具集的专著，而是聚焦于“情绪计算”这一更为广阔的概念，旨在揭示情绪在信息处理、人机交互、智能系统设计等诸多前沿领域的关键作用，并梳理其理论基础、核心技术、潜在应用以及面临的挑战。本书的目标是为读者提供一个全面而深刻的视角，理解情绪如何能够被计算、被理解、被模拟，以及最终如何被应用于构建更智能、更人性化的技术系统。第一部分：情绪的本质与计算的必要性本书的第一部分，将深入剖析情绪的本质，为理解情绪计算奠定坚实的理论基础。我们首先从认知科学、心理学、神经科学等多个学科视角，对情绪的定义、构成要素、生理基础、发生机制以及其在人类认知活动中的作用进行梳理。情绪并非仅仅是主观感受，它更是一种复杂的认知-生理-行为反应，与我们的记忆、注意力、决策、学习过程紧密相连。理解这些基本原理，是后续进行情绪计算的前提。接着，本书将论证情绪计算的必要性。在信息爆炸的时代，海量的数据中蕴含着丰富的情感信息，而传统的信息处理技术往往对此视而不见。而人类的情感交流，更是充满了微妙的情绪线索。如果人工智能系统能够理解和响应这些情感线索，它们将能够提供更贴心、更有效的服务，例如：更智能的个性化推荐：理解用户当前的情绪状态，可以更准确地推荐适合的音乐、电影、商品，甚至提供情感支持。更人性化的人机交互：具备情感理解能力的人工智能助手，能够更自然地与用户交流，提供更富有同理心的回应，从而提升用户体验。更精准的社会洞察：分析大规模社交媒体数据中的情绪倾向，有助于理解公众情绪、预测社会趋势、识别潜在的风险。更有效的心理健康支持：识别用户的情绪波动，为心理咨询师提供有价值的参考，甚至辅助开发能够进行初步情绪干预的智能应用。第二部分：情绪的计算模型与技术方法在确立了情绪计算的重要性后，本书的第二部分将聚焦于实现情绪计算的具体技术路径。这部分内容将涵盖当前在情绪计算领域最为活跃和具有代表性的方法论，从不同的角度解读如何将抽象的情绪概念转化为可计算的特征和模型。我们将首先探讨基于文本的情绪分析（Sentiment Analysis）。这包括从自然语言文本中提取情感词汇、分析句子结构、识别情感极性（正面、负面、中性）以及更细粒度的情感类别（如喜悦、悲伤、愤怒、恐惧等）。本书将详细介绍各类文本情绪分析模型，如基于词典的方法、基于机器学习的方法（如支持向量机、朴素贝叶斯）以及当前最为先进的深度学习方法（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、Transformer模型）。我们会讨论如何处理文本中的歧义、反讽、模糊情感等挑战，以及如何构建大规模的情感语料库。其次，本书将深入研究基于语音的情绪识别（Speech Emotion Recognition）。人类的情绪不仅仅体现在语言内容本身，更通过语速、音高、音强、语调等声学特征得以表达。我们将介绍如何从音频信号中提取这些声学特征，并利用机器学习和深度学习技术构建情绪识别模型。这部分将涵盖如何处理不同说话人、不同说话环境下的噪声干扰，以及如何融合声学特征与文本信息，实现更鲁棒的情绪识别。除了文本和语音，基于图像和视频的情绪识别（Facial Expression Recognition and Emotion Recognition from Video）也是情绪计算的重要组成部分。我们将探讨如何利用计算机视觉技术，分析人脸的微表情、身体姿态、肢体语言等非语言线索来识别情绪。这部分将介绍面部特征点检测、表情分类模型，以及如何从视频序列中捕捉动态的情绪变化。此外，本书还将触及生理信号情绪识别。通过监测心率、皮肤电导、脑电波等生理指标，可以间接推断个体的情绪状态。我们将介绍相关的传感器技术、数据采集方法以及基于生理信号的情绪识别算法。值得强调的是，本书并非局限于单一模态的情绪识别，而是将重点放在多模态情绪融合（Multimodal Emotion Fusion）。我们认为，结合来自文本、语音、图像、视频以及生理信号等多方面的信息，能够极大地提升情绪识别的准确性和鲁棒性。本书将深入探讨各种多模态融合策略，包括早期融合、晚期融合以及混合融合，并讨论如何处理模态之间的不对齐和不确定性。第三部分：情绪计算的应用场景与社会影响在掌握了情绪计算的核心理论与技术之后，本书的第三部分将目光投向其广泛的应用前景，并审视其可能带来的社会影响。情绪计算的应用潜力几乎遍及人类活动的各个角落，能够极大地提升现有技术系统的智能化水平和用户体验。智能客服与虚拟助手：具备情绪理解能力的智能客服，能够更准确地感知用户的不满、焦虑或喜悦，从而提供更具同理心的服务，有效化解矛盾，提升用户满意度。虚拟助手能够根据用户的情绪状态，调整对话风格和回应方式，实现更自然的交互。教育领域：通过分析学生的学习状态和情绪反馈，智能教育系统可以及时调整教学策略，为学生提供个性化的学习支持，例如，当检测到学生感到困惑或沮丧时，系统可以提供额外的解释或鼓励。医疗健康：在心理健康领域，情绪计算可以辅助诊断和治疗，通过持续监测患者的情绪变化，为医生提供重要的临床参考。此外，情绪计算还可以应用于疾病风险预测、疼痛评估等方面。市场营销与消费者行为分析：通过分析消费者在社交媒体、产品评论等渠道表达的情绪，企业可以更深入地理解消费者需求和偏好，优化产品设计和服务，制定更有效的营销策略。娱乐与游戏：游戏AI可以根据玩家的情绪反应调整游戏难度或剧情发展，增强游戏的沉浸感和趣味性。智能推荐系统可以根据用户情绪推荐更符合其当下心境的娱乐内容。社交机器人与陪伴型AI：随着技术的进步，具备一定情感理解和表达能力的社交机器人有望成为人们的伙伴，为孤独人群提供情感慰藉，提升生活品质。安全与监控：在特定场景下，情绪识别技术可以辅助进行异常行为检测，例如，识别潜在的攻击性情绪，为安防系统提供预警。然而，情绪计算的广泛应用也伴随着一系列深刻的伦理、隐私和社会问题，本书将对此进行审慎的探讨。隐私保护：情绪数据往往高度敏感，如何确保用户隐私不被泄露或滥用是至关重要的问题。本书将讨论相关的数据加密、匿名化处理以及用户授权等机制。算法偏见与公平性：情绪识别模型可能受到训练数据的影响而产生偏见，导致对特定群体的情绪判断不准确。本书将强调构建公平、无偏见的情绪计算模型的重要性。情感操纵的风险：掌握了情绪理解能力的技术，也可能被用于操纵用户的情感，例如，通过精准推送特定内容来诱导某种情绪。本书将呼吁建立有效的监管机制，防止情感操纵。 “情感监控”的担忧：在工作场所或公共场所应用情绪识别技术，可能引发对“情感监控”的担忧，损害个体自主性和尊严。本书将探讨如何在技术应用与人权保障之间取得平衡。人类情感的本质与技术边界：情绪计算是在模拟而非真正复制人类的情感。本书将提醒读者，技术终究有其局限性，我们应警惕过度神化技术能力，并认识到人类情感的独特性和复杂性。结论：通往更智能、更富同理心未来的道路《情绪计算：理解、模拟与应用》旨在为读者勾勒出一幅情绪计算的宏伟蓝图。它不仅梳理了情绪计算的理论基础、技术方法和应用场景，更重要的是，它强调了在追求技术进步的同时，必须兼顾伦理道德和社会责任。本书相信，情绪计算是人工智能迈向真正“智能”的关键一步。通过赋予机器理解和响应情绪的能力，我们能够构建出更自然、更高效、更富有人情味的技术系统，从而深刻地改变我们的生活、工作和社会互动方式。然而，通往这个未来的道路并非坦途，需要跨学科的合作、持续的技术创新、以及对伦理问题的深刻反思。本书期望成为您探索情绪计算领域的引路者，激发您对这个激动人心的新兴领域的兴趣，并为未来的研究与实践提供有益的启示。我们相信，通过共同的努力，情绪计算必将为人类创造一个更智能、更富同理心、也更美好的未来。

作者简介

目录信息

目录
Introduction
1.1 Sentic Computing
1.1.1 Motivations
1.1.2 Aims
1.1.3 Methodology
Background
2.1 Opinion Mining and Sentiment Analysis
2.1.1 The Buzz Mechanism
2.1.2 Origins and Peculiarities
2.1.3 Sub-Tasks
2.2 Main Approaches to Opinion Mining
2.2.1 From Heuristics to Discourse Structure
2.2.2 From Coarse to Fine Grained
2.2.3 From Keywords to Concepts
2.3 Towards Machines with Common Sense
2.3.1 The Importance of Common Sense
2.3.2 Knowledge Representation
2.3.3 From Logical Inference to Digital Intuition
2.4 Conclusions
Techniques
3.1 Affective Blending: Enabling Emotion-Sensitive Inference
3.1.1 AffectNet
3.1.2 AffectiveSpace
3.2 Affective Categorisation: Modelling Human Emotions
3.2.1 Categorical Versus Dimensional Approaches
3.2.2 The Hourglass of Emotions
3.3 Sentic Medoids: Clustering Affective Common Sense Concepts
3.3.1 Partitioning Around Medoids
3.3.2 Centroid Selection
3.4 Sentic Activation: A Two-Level Affective Reasoning Framework
3.4.1 Unconscious Reasoning
3.4.2 Conscious Reasoning
3.5 Sentic Panalogy: Switching Between Different Ways to Think
3.5.1 Changing Reasoning Strategies
3.5.2 Changing Reasoning Foci
3.6 Conclusions
Tools
4.1 SenticNet: A Semantic Resource for Opinion Mining
4.1.1 Building SenticNet
4.1.2 Working with SenticNet
4.2 Sentic Neural Networks: Brain-Inspired Affective Reasoning
4.2.1 Discrete Versus Continuous Approach
4.2.2 Affective Learning
4.3 Open Mind Common Sentics: An Emotion-Sensitive IUI
4.3.1 Games for Knowledge Acquisition
4.3.2 Collecting Affective Common Sense Knowledge
4.4 Isanette: A Common and Common Sense Knowledge Base
4.4.1 Probase
4.4.2 Building the Instance-Concept Matrix
4.5 Opinion Mining Engine: Structuring the Unstructured
4.5.1 Constitutive Modules
4.5.2 Evaluation
4.6 Conclusions
Applications
5.1 Development of Social Web Systems
5.1.1 Troll Filtering
5.1.2 Social Media Marketing
5.1.3 Sentic Album
5.2 Development of HCI Systems
5.2.1 Sentic Avatar
5.2.2 Sentic Chat
5.2.3 Sentic Corner
5.3 Development of E-Health Systems
5.3.1 Crowd Validation
5.3.2 Sentic PROMs
5.4 Conclusions
Concluding Remarks
6.1 Summary of Contributions
6.1.1 Techniques
6.1.2 Tools
6.1.3 Applications
6.2 Limitations and Future Work
6.2.1 Limitations
6.2.2 Future Work
6.3 Conclusions
References
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书在章节间的过渡处理上，展现出一种近乎“反结构主义”的优雅。它没有传统书籍中常见的“承上启下”的过渡段落，而是通过切换叙事视角和文体风格来实现段落间的跳转。有时，前一章还沉浸在严谨的逻辑推导中，下一章却突然切换成一段充满自由联想的、近乎意识流的散文，其中夹杂着大量的感叹号和问句，仿佛是作者在写作的间隙，突然对着空气进行了一次情绪爆发。这种突兀感，初看之下令人费解，但仔细品味后，我意识到这才是对信息时代“碎片化思维”的艺术化重现。作者仿佛在说：现实世界中，所有的思考都不是整齐排列的模块，它们是相互碰撞、相互渗透的。这种处理方式，极大地增强了文本的“在场感”，仿佛读者正在实时参与作者的思想构建过程。它要求读者放弃寻找线索的习惯，转而接受这种内在的、动态的、不断自我修正的思维流。对于那些追求纯粹逻辑链条的读者来说，这无疑是一场灾难，但对于热爱探索思维深层结构的人来说，这无疑是一次令人振奋的、近乎于“认知冒险”的旅程。

评分☆☆☆☆☆

我与这本书的“搏斗”过程，与其说是阅读，不如说是一场持续数周的智力马拉松。它最让我抓狂，也最让我着迷的地方在于其对“语境的贫瘠化”的批判。作者似乎坚信，任何试图将复杂的人类交流压缩进简洁框架的行为，都是对生命力的扼杀。书中有段话，我反复读了不下十遍，它描述了一种“信息熵的逆向积累”——即知识越是深入，其表达反而变得越发晦涩难懂，因为它拒绝迎合任何预设的知识门槛。这使得本书的阅读门槛如同珠穆朗玛峰的攀登路径，每一步都需要精确的装备和坚定的意志。我感觉作者在用这种艰深晦涩的语言，本身就在实践他所批判的对象——即，真正的深刻洞察是无法被轻易“消费”的。我甚至开始怀疑，我是不是理解错了作者的本意？这种自我怀疑的循环，恰恰是这本书价值所在。它不是在提供答案，它是在系统性地瓦解我们对“理解”这个动作的固有信念，让我们赤裸裸地面对认知过程中的脆弱与局限。读完合上书本时，我没有感到知识的充盈，反而有一种智力被彻底掏空的释然感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏，简直就是一场精心设计的听觉盛宴，虽然它本质上是文字。我读到一半的时候，有种强烈的冲动，想找一个交响乐团来重新演绎书中的章节结构。作者对于文本布局的把握，完全超越了传统散文的范畴，更像是一种对时间感的解构主义尝试。有些论点被突然打断，然后在一章的末尾以一个几乎被遗忘的词汇重新浮现，这种手法让人不得不时刻保持高度警惕，生怕错过任何一个细微的线索。特别是在讨论到“情感共振的非线性传播”那一节时，作者使用了大量的重复句式，这些句子并非简单地复述，而是像音阶一样，每一个重复都带来了一点点微妙的音高变化，累积起来产生了一种近乎催眠的效果，让人沉浸其中，难以自拔。我甚至能想象作者在写作时的状态：可能是在一个完全黑暗的房间里，只有键盘的微光，他不是在“写”，而是在“倾听”文字内部的结构在如何崩塌和重建。如果你期待的是线性、清晰、直奔主题的论述，那么这本书绝对会让你感到挫败。它更像是一面布满裂纹的镜子，你看到的不是世界本身，而是世界在你脑海中破碎后，又奇迹般重组的瞬间。这是一种非常私密且需要耐心的阅读体验，就像在品尝一瓶需要醒酒数小时的顶级波尔多。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的插图和图表设计，是整部作品中最具颠覆性的部分。它们并非用来解释文字内容，而更像是独立的、具有反讽意味的视觉注释。我注意到，有几张图表，那些原本应该用来展示数据趋势的坐标轴，被故意画成了弯曲的、毫无意义的形状，仿佛在嘲笑任何试图用二维平面来概括复杂多维现实的努力。尤其是在探讨“意图识别的模糊边界”时，作者插入了一幅看似是流程图，但所有箭头都指向了完全不同的方向，这与其说是图示，不如说是一种对确定性的公然挑战。这让我不禁思考，作者是不是故意在排版环节也加入了某种“计算”的哲学？那些密集的脚注，也完全不是用来提供引文来源，而是塞满了各种看似不相关的文学典故、民间谚语和几近失传的方言词汇的简短解释。这种设计迫使读者在阅读主文本和脚下那片“意义的沼泽”之间反复横跳，极大地考验了读者的专注力和对知识跨界联想的能力。如果你习惯于“看图说话”的阅读习惯，这本书会让你彻底放弃那种依赖视觉辅助的舒适区。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是思想的迷宫，我花了整整一个下午才勉强爬出它的第一个角落。作者似乎有一种天赋，能将最晦涩的哲学思辨与最日常的观察编织在一起，形成一种让人既困惑又着迷的文本结构。初读时，我感觉自己像个误入古老图书馆的访客，面对着堆积如山的羊皮卷，每一页都写满了只有作者本人才完全理解的隐喻和密码。它不是那种一目了然的“工具书”或者“指南”，更像是一部精心布局的、等待读者自我解码的艺术品。书中对“意义的流动性”这一点探讨得尤为深入，那些关于词汇如何脱离其既有语境，自行构建新的符号体系的论述，迫使我不断地停下来，审视自己过去对语言的全部认知。我尤其欣赏其中引用了大量中世纪炼金术的文本片段来比喻现代信息处理的困境，这种跨越时代的对话，为原本就复杂的论题增添了一层厚重的历史感。然而，这种厚重感也带来了阅读上的巨大门槛，几次我差点想直接翻到附录看看有没有作者的“使用说明书”，但最终还是克制住了。它要求读者投入巨大的心智资源，去跟上作者那近乎跳跃式的逻辑跳转。读完第一部分，我需要的不是喝杯水休息一下，而是需要找一个安静的房间，重新构建我脑海中关于“连接”和“理解”的物理模型。

评分☆☆☆☆☆