emotion专题
Dynamic Extraction of Subdialogues for Dialogue Emotion Recognition
对话情感识别的子对话动态提取 摘要1. 介绍2 相关工作2.1 对话上下文建模2.2 常识知识 3 方法3.1 问题定义3.2 模型概述3.3 特征提取模块3.4 依赖性建模3.5 交互式子对话提取模块3.6 重要性增强的多头自注意力模块3.7 子对话框主题提取模块3.8. 分类模块 四、实验4.1 数据集4.1 实验细节4.2 基线4.3. 结果与分析 摘要 对话中的情绪识别
CSS-IN-JS Emotion
为什么会有css-in-js 优点 缺点 使用emotion插件库 npm i @emotion/core @emotion/styled 使用时需要解析css属性 使用方式一： 通过注释告诉babel不讲jsx转化为react.create Element的调用，而是转化为jsx语法。会导致一个警告react未使用。 使用方式二：通过Babel配置 通过create-r
ECG-Emotion Recognition（情绪识别）-- 数据集介绍WESADDREAMER
1、WESAD数据集 下载链接：WESAD: Multimodal Dataset for Wearable Stress and Affect Detection | Ubiquitous Computing （1）基本介绍 WESAD是一个用于可穿戴压力和影响检测的新的公开数据集。该多模式数据集以实验室研究期间15名受试者的生理和运动数据为特征，这些数据来自手腕和胸部佩戴的设备。包
Decoupled Multimodal Distilling for Emotion Recognition 论文阅读
Decoupled Multimodal Distilling for Emotion Recognition 论文阅读 Abstract1. Introduction2. Related Works2.1. Multimodal emotion recognition2.2. Knowledge distillation3. The Proposed Method3.1. Multimod
当GNN遇见NLP(十一)：Directed Acyclic Graph Network for Conversational Emotion Recognition，ACL2021
同上一篇一样，是使用图建模对话情绪识别的论文。本文提出了用有向无环图(DAG)对对话进行编码的方法（DAG-ERC），主要借鉴了ICLR2021发表的工作DAGNN（Directed acyclic graph neural networks.）中的GNN改进策略。DAG-ERC在DAGNN的基础上进行了两个改进:(1)基于说话人身份的关系感知特征转换，以收集信息;(2)上下文信息单元，以增强历
Emotion Prompt-LLM能够理解并能通过情感刺激得以增强
Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli 情感智能对我们的日常行为和互动产生了显著的影响。尽管大型语言模型（LLMs）被视为向人工通用智能迈进的一大步，在许多任务中表现出色，但目前尚不清楚LLMs是否能真正理解心理情感刺激。理解和响应情感线索使人类在解决问题方面具有独特的优势。在这篇论文中，
论文分享（3）----DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition in Conversations
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 论文分享（3）----DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition in Conversations 前言一、摘要二、模型解析1.定义问题2.Text Features3.Model3.1感知阶段3.2认知阶段 4.模型图和结果 总
React Emotion 如何优雅的使用样式（一）
简介 Emotion 是一个专为使用 JavaScript 编写 css 样式而设计的库。它提供了强大且可预测的样式组合，以及源映射、标签和测试实用程序等功能为开发人员提供了出色的体验，并且支持字符串和对象样式。 与框架无关的样式应用包 Emotion中提供了一个与框架无关的样式应用包@emotion/css， 这是使用 Emotion的最简单的方法，应用这个包，无需关心CSS的相关适配问题
文章：Emotion Recognition From Speech With Recurrent Neural Networks
https://blog.csdn.net/vvnzhang2095/article/details/79993058 代码部分：https://github.com/vladimir-chernykh/emotion_recognition 1. 背景与简介 1.1. 现状 计算机只能识别“说了什么”，无法识别“谁说的”、“怎样说”。 1.2. 目标 关注“怎样说”，
论文笔记——EMPATHETIC RESPONSE GENERATION VIA EMOTION CAUSE TRANSITION GRAPH
论文评价 发表在ICASSP，即International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing，是IEEE名下的，很明显这并不是一个做文本的学术会议 总体评价是：这不是一篇好的论文，只能是说思路可以看，但细节完全不忍直视。 论文创新点： 不同于传统的使用情绪分类器先提取出情绪的方法，这篇文章使用了情绪诱因提取的方式来增
【论文笔记】Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion Causes
Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion Causes 文章目录 Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion CausesAbstractMotivationIntroductionDataset:X-EMACModelExperiments 任务：共情对话生成
GPT-4V with Emotion:A Zero-shot Benchmark forMultimodal Emotion Understanding
GPT-4V with Emotion:A Zero-shot Benchmark forMultimodal Emotion Understanding GPT-4V情感:多模态情感理解的zero-shot基准 1.摘要 最近，GPT-4视觉系统(GPT-4V)在各种多模态任务中表现出非凡的性能。然而，它在情感识别方面的功效仍然是个问题。本文定量评估了GPT-4V在多通道情感理解方
App2Check at EMit: Large Language Models for Multilabel Emotion Classification
# App2Check at EMit: Large Language Models for Multilabel Emotion Classification# Abstract:In this paper we compare the performance of three state-of-the-art LLM-based approaches for multilabel emotio
Self-attention fusion for audiovisual emotion recognition with incomplete data
Self-attention fusion for audiovisual emotion recognition with incomplete data 题目Self-attention fusion for audiovisual emotion recognition with incomplete data译题不完整数据下视听情感识别的自注意融合发表时间2022年 摘要：在本文中，我
【Luogu】 P5642 人造情感（emotion）
题目链接 点击打开链接 题目解法 考虑如何计算 f ( U ) f(U) f(U)，我不知道如何能想到下面的解法 一个技巧是把路径挂在 l c a lca lca 上 我们令 f u f_{u} fu 表示完全包含在 u u u 的子树中的路径的最大独立集 考虑转移，记 s u m u = ∑ v ∈ s o n ( u ) f v sum_{u}=\sum\limits_{
【复现日志】Clustering-Based Speech Emotion Recognition by Incorporating Learned Features and Deep BiLSTM
Clustering-Based Speech Emotion Recognition by Incorporating Learned Features and Deep BiLSTM 复现日志 2021/11/22 阅读文章后初步构思复现内容： 数据集的下载和管理（注意speaker dependent和speaker independent数据集处理方式是不同的，需要设置一
Bias in Emotion Recognition with ChatGPT
本文是LLM系列文章，针对《Bias in Emotion Recognition with ChatGPT》的翻译。 chatGPT在情绪识别中的偏差 摘要1 引言2 方法3 结果4 讨论5 结论 摘要 本技术报告探讨了ChatGPT从文本中识别情绪的能力，这可以作为交互式聊天机器人、数据注释和心理健康分析等各种应用程序的基础。虽然先前的研究已经表明ChatGPT在情绪分析方面