技术路径可分为三类:
基于规则的方法:早期通过预定义情感词典(如“开心”“悲伤”对应词表)和语法规则(如感叹号强化情绪)判断,但灵活性差;
传统机器学习方法:提取手工特征(如语音的音调、节奏,文本的TF-IDF情感词频),结合SVM、朴素贝叶斯等模型分类;
深度学习方法:主流技术,如CNN处理图像表情、LSTM/RNN分析语音时序特征、Transformer(如BERT)捕捉文本情感上下文,多模态融合模型(如CLIP结合图文情感)成为趋势。
技术路径可分为三类:
基于规则的方法:早期通过预定义情感词典(如“开心”“悲伤”对应词表)和语法规则(如感叹号强化情绪)判断,但灵活性差;
传统机器学习方法:提取手工特征(如语音的音调、节奏,文本的TF-IDF情感词频),结合SVM、朴素贝叶斯等模型分类;
深度学习方法:主流技术,如CNN处理图像表情、LSTM/RNN分析语音时序特征、Transformer(如BERT)捕捉文本情感上下文,多模态融合模型(如CLIP结合图文情感)成为趋势。
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