一种基于动态迭代的情绪数据分析方法技术

本申请涉及情绪分析技术领域，特别是涉及一种基于动态迭代的情绪数据分析方法。包括：遍历历史数据建立多个监测指标类别，并建立基准情绪模型；获取各个待监测人员的训练数据包，根据全部训练数据包和基准情绪模型生成各个待监测人员的一级情绪模型；根据预设更新时间节点获取各个待监测人员的监测数据包，根据全部监测数据包生成各个一级情绪模型的迭代策略；通过周期性采集各个待监测人员的监测数据包，对各个待监测人员的一级情绪模型进行不断优化，提高各个一级情绪模型与待监测人员的适配性，避免因各个待监测人员的性格差异造成单一情绪识别模型在进行多人情绪识别时误差较大的问题，实现对于各个待监测人员情绪的精准识别。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及情绪分析，特别是涉及一种基于动态迭代的情绪数据分析方法。

技术介绍

1、绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用，现阶段越来越多的企业通过监测员工的情绪状态，并基于员工的情绪状态及时对整体工作任务进行调度，从而提高企业的工作效率。

2、但是现阶段，在对员工的情绪数据进行分析时，往往采用单一的固定情绪分析模型，一方面单一情绪识别模型在进行多人情绪识别时，由于不同人员的性格特征不同，容易对于各个人员的情绪状态造成误判。另一方面，由于单个人员在不同的时期，其情绪表达方式也可能存在差异，固定的情绪分析模型无法及时进行适应性修正，也容易造成对于人员情绪状态的误判。从而影响企业的管理效率。

技术实现思路

1、本申请的目的是：为解决上述技术问题，本申请提供了一种基于动态迭代的情绪数据分析方法，旨在提高对于员工的情绪识别精度。

2、本申请的一些实施例中，针对情绪的表达方式的不同，设定多个监测指标类别（例如，面部表情，肢体动作，说话语气，身体的电信号等），并建立本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于动态迭代的情绪数据分析方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于动态迭代的情绪数据分析方法，其特征在于，建立基准情绪模型时，包括：

3.如权利要求2所述的基于动态迭代的情绪数据分析方法，其特征在于，生成各个监测指标类别的一级分析模型时，包括：

4.如权利要求3所述的基于动态迭代的情绪数据分析方法，其特征在于，生成各个待监测人员的一级情绪模型，包括：

5.如权利要求4所述的基于动态迭代的情绪数据分析方法，其特征在于，生成修正评价值f，包括：

6.如权利要求5所述的基于动态迭代的情绪数据分析方法，其特征在于，根...

【技术特征摘要】

1.一种基于动态迭代的情绪数据分析方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于动态迭代的情绪数据分析方法，其特征在于，建立基准情绪模型时，包括：

3.如权利要求2所述的基于动态迭代的情绪数据分析方法，其特征在于，生成各个监测指标类别的一级分析模型时，包括：

4.如权利要求3所述的基于动态迭代的情绪数据分析方法，其特征在于，生成各个待监测人员的一级情绪模型，包括：

5.如权利要求4所述的基于动态迭代的情绪数据分析方法，其特征在于，生成修正评价值f，包括：

6.如权利要求5所述的基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶雨晨，赵冠宇，鲁定一，李奕飞，王涛，陈振，彭渊，
申请(专利权)人：北京太极信息系统技术有限公司，
类型：发明
国别省市：