申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)

申请日：2023-09-25

公开（公告）日：2023-12-08

公开（公告）号：CN117195914A

主分类号：G06F40/35

分类号：G06F40/35;G06F16/35;G06N3/0499;G06N3/0442;G06F18/213;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本公开提供了一种基于人物性格动态建模的对话情感识别方法及系统，包括：获取待情感识别的历史会话，并提取每个话语的特征向量；基于提取的特征向量，分别获取每个话语对应的全局上下文表示以及个体上下文表示；基于每个话语的全局上下文表示以及群体性格中每句话的关注度权重，获得历史会话中对话人的群体性格特征；基于每个话语的个体上下文表示以及个体性格中每句话的关注度权重，获得历史会话中对话人的个体性格特征；将获得的群体性格特征以及个体性格特征融入到话语表示中，获得经群体性格参与的话语表示以及经个体性格参与的话语表示；基于获得的话语表示以及初始的上下文表示的融合特征，利用多层感知机获得每个话语的情感标签。

主权项：1.一种基于人物性格动态建模的对话情感识别方法，其特征在于，包括：获取待情感识别的历史会话，并提取历史会话中每个话语的特征向量；基于提取的历史会话中每个话语的特征向量，分别获取当前历史会话中每个话语对应的全局上下文表示以及个体上下文表示；基于每个话语的全局上下文表示以及群体性格中每句话的关注度权重，获得历史会话中对话人的群体性格特征；基于每个话语的个体上下文表示以及个体性格中每句话的关注度权重，获得历史会话中对话人的个体性格特征；将获得的群体性格特征以及个体性格特征融入到话语表示中，获得经群体性格参与的话语表示以及经个体性格参与的话语表示；基于经群体性格参与的话语表示、初始的全局上下文表示、经个体性格参与的话语表示以及初始的个体上下文表示的融合特征，利用多层感知机获得每个话语的情感标签。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于人物性格动态建模的对话情感识别方法及系统

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