一种基于深度学习的基本情绪提取方法技术

本发明专利技术涉及人工智能相关领域，具体为一种基于深度学习的基本情绪提取方法，本发明专利技术通过深度神经网络模型的使用，能够更准确地识别和提取人类文本、语音或图像中的基本情绪，与传统的机器学习方法相比，深度学习方法能够处理更复杂的数据特征和模式，从而提供更高的识别准确率；本发明专利技术准确的情绪识别能够显著提升人机交互的自然度和智能化水平，通过理解用户的情绪状态，计算机系统可以做出更加合理和人性化的响应，从而提升用户体验；本发明专利技术采用交叉熵损失函数和反向传播算法优化模型参数，确保了通过数据学习来不断提升模型性能，这种数据驱动的方法使得模型随着数据量的增加而不断优化，保证了长期的适应性和准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能相关领域，具体为一种基于深度学习的基本情绪提取方法。

技术介绍

1、随着社会的发展和科技的进步，人机交互技术得到了广泛的研究和应用。情绪识别作为人机交互中的一个重要组成部分，其目的是让计算机能够理解人类的情绪状态，从而做出更加合适的响应。目前，情绪识别主要依赖于传统的机器学习方法，这些方法在特定的情境下能够取得一定的效果，但仍存在识别准确度不高、适用场景有限等问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的基本情绪提取方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于深度学习的基本情绪提取方法，包括以下步骤：

3、步骤s1、数据准备阶段：收集若干份包含人类情绪的文本、语音和图像数据，对数据进行标注，其中人类情绪包括但不限于快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧和厌恶六种基本情绪；

4、步骤s2、预处理阶段：对步骤s1中收集到的数据进行清洗和格式化处理，得到预处理后的数据；>

5、步骤s3本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的基本情绪提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的基本情绪提取方法，其特征在于：所述步骤S1中对数据进行标注使用半自动的标注工具来辅助标注过程，具体使用已有的情绪识别模型作为预标注工具，由工作人员审核和修正，同时定期进行标注质量检查，确保数据的一致性和可靠性。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的基本情绪提取方法，其特征在于：所述步骤S2中对数据进行清洗处理具体为：去除无关数据：对于文本数据，去除与情绪标注无关的元素，包括HTML标签、URL链接、非文本内容，对于语音和图像数据，剔除背景噪音或无关背...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的基本情绪提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的基本情绪提取方法，其特征在于：所述步骤s1中对数据进行标注使用半自动的标注工具来辅助标注过程，具体使用已有的情绪识别模型作为预标注工具，由工作人员审核和修正，同时定期进行标注质量检查，确保数据的一致性和可靠性。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的基本情绪提取方法，其特征在于：所述步骤s2中对数据进行清洗处理具体为：去除无关数据：对于文本数据，去除与情绪标注无关的元素，包括html标签、url链接、非文本内容，对于语音和图像数据，剔除背景噪音或无关背景信息；纠正错误：修正文本数据中的拼写错误、语法错误等，在语音数据中，需要调整音频的音量、速度，以保证语音数据的一致性；去除重复：检查并删除重复的数据条目；对数据进行格式化处理具体为：统一格式：将所有数据转换为模型训练所需的统一格式，其中文本数据转换为统一的编码...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕玉娟，姚腾，王苏丽，
申请(专利权)人：安徽宝葫芦信息科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：