基于深度聚类的无监督情感识别技术：原理、优势与适用场景？ 热门官方

回答：无监督情感识别无需标注数据，核心原理是用聚类算法（如K-Means、DBSCAN、深度聚类（Deep Clustering））将情感特征自动分组，每组对应一种情感状态。优势：①摆脱对标注数据的依赖，适用于低资源语言/小众群体情感识别；②发现潜在情感类别（如“悲喜交加”可能被聚类为新类别）。技术流程：①特征提取（用自编码器或预训练模型提取无监督情感特征）；②聚类（深度聚类结合神经网络与聚类损失，如DEC（Deep Embedded Clustering），通过迭代优化特征表示与聚类中心）；③情感标签映射（用少量人工标注或先验知识为聚类中心赋予情感标签）。适用场景：①探索性情感研究（如发现新的情感状态）；②隐私敏感场景（无法收集标注数据）；③动态情感演化分析（无监督聚类可跟踪情感状态的涌现与消失）。在RAVDESS无标注语音数据集上，深度聚类的情感聚类纯度达75%，较传统K-Means提升20%。