基于词汇语义特征的中文语义角色标注研究

语义角色除了受句法结构限制之外,同词汇的语义特征也有着紧密的内在联系。对于一些仅依靠句法分析不能很好解决的角色标注问题,如句法结构相同的两个成分所对应的角色分别为完全不同的施事、受事角色的情况,可以通过引入一些词汇语义特征来进行处理。该文基于北京大学的语义词典CSD,引入了配价数、主客体语义类等词汇语义特征来进行语义角色标注研究。10折交叉验证的结果显示,通过引用词汇语义特征,所有角色标注的总体评价F值比单纯使用句法特征上升了1.11%,而其中Arg0和Arg1角色标注的F值达到93.85%和90.60%,比仅使用句法特征进行角色标注分别提高了1.10%和1.26%。     

浅谈产品设计中色彩的魅力

色彩是产品设计中重要的视觉传达要素,反映了人们心理审美视觉感受,赋予产品情感,增添产品的艺术魅力。本文通过对色彩的心理情感联想的阐述,根据不同年龄阶段的消费群体对色彩的不同喜好感受,结合实例论述了色彩在产品设计中的应用,最后通过色彩的创新运用,展望色彩在未来产品设计中的发展。     

一种基于脉冲耦合神经网络的语音情感识别新方法

针对汉语语音情感识别问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的识别方法。该方法将语音转化为语谱图后输入到PCNN,得到输出图像的神经元点火序列及其熵序列作为语音情感的特征,利用其特征实现语音情感识别。实验结果表明,该方法可以有效地识别“高兴”与“平常”这两种不同的情感。该方法将PCNN引入到语音情感识别的应用研究中,开拓了语音和图像信号结合处理的新领域,同时对于PCNN的理论研究和实际应用具有重要的现实意义。     

一种基于动态特征词典的SVM中文电子邮件过滤方法

随着电子邮件的广泛应用,泛滥成灾的垃圾邮件对人们的生活和网络安全带来了严重的威胁,反垃圾邮件问题已成为全球性的具有现实意义的问题.本文提出了一种基于动态特征词典的SVM中文邮件过滤方法,通过动态构造特征词典以及选择合适的支持向量机(Suppo~Vector Machine,SVM)核参数,有效地提高了垃圾邮件的过滤精度,实验结果超过了网易免费邮所公布的过滤指标.     

基于情感语音的差异检测与剔除的说话人识别

提出了一种基于情感语音的差异检测与剔除的说话人识别方法,克服了前人的方法中需要在训练时提供测试说话人的情感语音或者需要在测试时提供测试语音的情感状态信息给系统的使用带来的不便性,并在识别性能上比传统的ASR系统提高4.7%。     

融合语音、脑电和人脸表情的多模态情绪识别

本文提出了一种多模态情绪识别方法, 该方法融合语音、脑电及人脸的情绪识别结果来从多个角度综合判断人的情绪, 有效地解决了过去研究中准确率低、模型鲁棒性差的问题. 对于语音信号, 本文设计了一个轻量级全卷积神经网络, 该网络能够很好地学习语音情绪特征且在轻量级方面拥有绝对的优势. 对于脑电信号, 本文提出了一个树状LSTM模型, 可以全面学习每个阶段的情绪特征. 对于人脸信号, 本文使用GhostNet进行特征学习, 并改进了GhostNet的结构使其性能大幅提升. 此外, 我们设计了一个最优权重分布算法来搜寻各模态识别结果的可信度来进行决策级融合, 从而得到更全面、更准确的结果. 上述方法在EMO-DB与CK+数据集上分别达到了94.36%与98.27%的准确率, 且提出的融合方法在MAHNOB-HCI数据库的唤醒效价两个维度上分别得到了90.25%与89.33%的准确率. 我们的实验结果表明, 与使用单一模态以及传统的融合方式进行情绪识别相比, 本文提出的多模态情绪识别方法有效地提高了识别准确率.     

基于EEG和DE-CNN-GRU的情绪识别

近年,情绪识别研究已经不再局限于面部和语音识别,基于脑电等生理信号的情绪识别日趋火热.但由于特征信息提取不完整或者分类模型不适应等问题,使得情绪识别分类效果不佳.基于此,本文提出一种微分熵(DE)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)结合的混合模型(DE-CNN-GRU)进行基于脑电的情绪识别研究.将预处理后的脑电信号分成5个频带,分别提取它们的DE特征作为初步特征,输入到CNN-GRU模型中进行深度特征提取,并结合Softmax进行分类.在SEED数据集上进行验证,该混合模型得到的平均准确率比单独使用CNN或GRU算法的平均准确率分别高出5.57%与13.82%.     

基于Attention-CGRU网络的中文语音情感识别

正确识别语音中包含的情感信息可以大幅提高人机交互的效率.目前,语音情感识别系统主要由语音特征抽取和语音特征分类两步组成.为了提高语音情感识别准确率,选用语谱图而非传统声学特征作为模型输入,采用基于attention机制的CGRU网络提取语谱图中包含的频域信息和时域信息.实验结果表明:在模型中引入注意力机制有利于减少冗余信息的干扰,并且相较于基于LSTM网络的模型,采用GRU网络的模型预测精确度更高,且在训练时收敛更快,与基于LSTM的基线模型相比,基于GRU网络的模型训练时长只有前者的60%.     

基于多通道脑电信号的因果网络情绪识别

情绪是由大脑内多个通道共同作用产生的,格兰杰因果检验作为情绪识别的主流方法,在计算任意2个通道之间的因果关系时容易忽略其他通道的影响。面向多通道脑电信号,提出一种基于条件格兰杰因果检验（CGC）的因果网络情绪识别方法。利用CGC算法计算不同情绪下大脑全通道的因果关系,据此构建因果网络,并通过分析各通道的入/出度和介数拓扑属性找到关键通道,得到简化的因果网络进行情绪识别。将节点之间的因果连接关系作为特征分别输入SVM和KNN分类器进行分类训练,实验结果表明,简化网络的识别率分别为75.3%和78.4%,验证了所提方法的有效性。     

以体验为中心的产品设计价值研究

目的研究"体验"对定义产品功能、形态,挖掘创新机遇点,提升产品价值等方面的作用与影响。方法从关注人的心理、情感出发,探究人使用产品的具体交互行为,和人使用产品前、中、后的全流程体验需求;将产品、服务、体验作为整体的设计对象进行研究。结论体验经济时代,人们喜欢的不单是产品本身,还有产品所处的场景,以及场景中自己存在的情感;体验的好坏在人们对产品的使用认知、购买决策和品牌忠诚度方面具有重要影响;从体验的角度出发设计产品,对挖掘产品差异化、产品创新机遇点和创新商业模式具有指导意义。