内容简介
随着人工智能技术的发展以及智能客服、虚拟助手等应用场景的不断扩展,多轮对话情境下的情绪分析成为研究的重要方向。本书针对多轮对话情绪预测任务,从多轮对话中的情绪传播特性、情绪信息的多源性、情绪反应的多样性等角度,采用序列模型、图神经网络模型、知识图谱以及集成模型等技术,研究并提出了多种对话情绪预测模型,从而为人机对话、智能客服、心理健康咨询等领域的应用提供技术支撑。
本书适合在多轮对话场景下进行情感分析的研究人员、工程师以及对此领域感兴趣的学生和从业者,可以为其进一步探究人工智能、自然语言处理、计算机科学等相关领域提供参考。