报告主题:面向社会媒体的多模态情感分析与表达

报告摘要:社会媒体已进入多元化的时代,多元化的用户需求驱动着社会媒体的表示形式呈现多模态的特点,因此如何借助多模态媒体资源,提升用户情感体验非常重要,因此本报告会结合搜狗分身中多模态交互技术的研发经验,探讨如何针对海量的异构数据进行情感的分析,如何借助多模态生成的技术提供高表现力的情感表达。

嘉宾简介:陈伟,搜狗语音交互技术中心高级总监,首席科学家,负责搜狗语音(识别、合成、声纹等)、图像(手写、唇语识别等)、机器翻译等多个技术方向,并主要负责搜狗知音OS、机器同传、语音听写、旅行翻译宝、录音翻译笔等多项软硬件产品的技术研发工作,致力于通过技术和产品的创新提升人工智能技术的实际落地能力,为用户提供优质的使用体验。

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面向社会媒体的多模态情感分析与表达-陈伟.pdf
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狭义的情感分析(sentiment analysis)是指利用计算机实现对文本数据的观点、情感、态度、情绪等的分析挖掘。广义的情感分析则包括对图像视频、语音、文本等多模态信息的情感计算。简单地讲,情感分析研究的目标是建立一个有效的分析方法、模型和系统,对输入信息中某个对象分析其持有的情感信息,例如观点倾向、态度、主观观点或喜怒哀乐等情绪表达。

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