本技术领域涉及情感识别技术,介绍了一种适用于物联网环境的对话分析图对抗情绪识别方法及系统。该系统通过构建语境分析模块和因果感知模块,深入分析对话中的结构依赖关系,利用先进的图对抗技术,实现对情绪的精准识别。
背景技术
随着物联网技术的不断发展,智能设备随之走进大众的生活。在这种背景下,海量的对话数据通过智能设备生成并传输,这些数据广泛应用于智能客服、智能家居、医疗健康、教育等各个领域。然而,由于物联网环境中对话数据的复杂性,亟需更高效的识别机制来应对这些问题。
对话情感识别的任务主要是通过分析对话中每个发言者的语音、文本或视频信息,推断其情感状态。然而,物联网环境下的对话情境复杂多变,尤其是多发言者互动时,每个发言者的情感不仅依赖于自身的发言内容,还受其他发言者和整个对话上下文的影响。这种多方互动带来了高度复杂的情感动态,使得简单的情感分类模型难以准确捕捉和建模。传统的情感识别方法通常采用序列模型,如递归神经网络和长短时记忆网络对文本或语音进行编码,并基于编码结果进行情感分类。然而,这类方法难以捕捉多发言者对话中的上下文依赖关系,尤其是在对话较长、发言者情感交互复杂的情况下,模型容易忽略全局情感动态。此外,传统模型对低频情感类别的识别效果较差,无法解决情感类别不平衡的问题。
实现思路