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情境对抑郁情绪语言的重要性：基于 Reddit 讨论中情感和语言标记的相互作用研究
对抑郁症患者的语言标记进行研究表明，语言使用可以作为心理健康的指标。本研究通过使用 Reddit 数据集，探讨讨论主题作为语境对抑郁症中的语言标记和情感表达的影响，发现情感分析揭示了抑郁症患者中更广泛的情感强度范围，与控制组相比，负面情感和
PDFa month ago
人类对稳定扩散态 v1、DALL-E 2 和 DALL-E 3 表达的情绪的改进情感调整
生成型 AI 系统的情感表达能力对于 AI 系统的有效性至关重要，特别是那些旨在支持人类心理健康的系统。本研究旨在通过设计一项调查，测量生成型 AI 表达的情感与人类感知的一致性，以回答 AI 如何成功地表达特定情感的问题。通过评估多个生成
PDFa month ago
基于多任务学习的多情感描述符合集模型
本文介绍我们在第四届野外情感行为分析竞赛中提交的方法，将提供的面部和面部周围背景的完整信息用于多任务学习挑战，使用 InceptionNet V3 模型提取深度特征，从而得出对情绪的分类和评估
PDF2 years ago
ICML 2022 表达性语音化工作坊和赛事：识别、生成和个性化语音爆发
本文介绍了 ICML Expressive Vocalization (ExVo) 比赛，涵盖三个竞赛项目，利用大规模数据集进行基于多任务模型、生成模型和少样本学习的声音情绪识别。使用最先进的机器学习策略，提供各种竞赛项目的基本性能评估。
PDF2 years ago
面向社交机器人的数据驱动情感身体语言生成
采用深度学习生成模型来生成机器人情感表情，通过几个手动设计的机器人身体表达生成一个新的符合上下文感知的表达。评估结果表明，生成的表情与手动设计的表情没有显著差异，且能达到不同目标情绪的效果。
PDF2 years ago
基于 EEG 信号的情感 AI 艺术表达：公正、包容与美学探讨
本篇论文介绍了一种基于人工智能技术的脑机接口，通过人与机器的交互创作带有感情色彩的艺术品，以反思人类情感的复杂性与表达。文章探讨了这种交互的动态，旨在实现更公平、包容和美学的共存方式。
PDF2 years ago
语音到视频生成的跨模态蒸馏技术（Speech2Video: Cross-Modal Distillation for Speech to Video Generation）
这篇研究论文介绍了一种仅基于语音生成说话脸部视频的全新方法，并提出了一种轻量级的跨模态蒸馏方法，这种方法能够从未标记的视频输入中提取出情感和身份信息，然后使用对抗生成网络将提取的特征整合到说话脸部视频片段中，实验结果表明这一提出的框架能够从
PDF3 years ago
EMNLPReddit 上的双相障碍预测
本研究使用 Reddit 用户所自述的标签，利用用户生成的文本对躁郁症进行预测，并与基准分类器进行比较，结果表明我们的分类器优于基准，并且语言使用的特征分析显示出双极情感障碍患者和对照组之间在情感表达方面有着有趣的差异性。
PDF6 years ago
网络新闻中的争议和情感
使用数据驱动方法研究新闻媒体如何处理具有争议性的问题，发现在处理这类问题时通常会出现负面情绪和有偏见的用词，而强烈的情感则会被遏制，同时不同的新闻媒体在处理争议性问题方面存在许多差异。通过这些研究发现，可以比较不同媒体对待争议话题的方式，从
PDF10 years ago