Affective computing is an emerging interdisciplinary field where computational systems are developed to analyze, recognize, and influence the affective states of a human. It can generally be divided into two subproblems: affective recognition and affective generation. Affective recognition has been extensively reviewed multiple times in the past decade. Affective generation, however, lacks a critical review. Therefore, we propose to provide a comprehensive review of affective generation models, as models are most commonly leveraged to affect others' emotional states. Affective computing has gained momentum in various fields and applications, thanks to the leap of machine learning, especially deep learning since 2015. With critical models introduced, this work is believed to benefit future research on affective generation. We conclude this work with a brief discussion on existing challenges.


翻译:情感计算是一个新兴的跨学科领域,它开发了计算系统来分析、认识和影响人类的情感状态。它一般可以分为两个子问题:情感认知和情感一代。在过去10年中,对情感认知进行了多次广泛审查。但是,情感一代缺乏批判性审查。因此,我们提议对情感生成模型进行全面审查,因为模型最常被用来影响他人的情感状态。由于机器学习的飞跃,特别是2015年以来的深层学习,情感生成计算在各个领域和应用中获得了动力。随着关键模型的引入,这项工作被认为有利于未来对情感一代的研究。我们结束这项工作时简要讨论了现有的挑战。

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