这是哥伦比亚工程创新机器实验室的研究人员创造的机器人EVA，它拥有柔软而富有表情的脸，可以通过模仿人类表情来表示情绪。上图即为它模仿人类愤怒的表情。
本篇文章是论文《Identifyecognition from EEGing Stable Patterns over Time for Emotion Recognition from EEG》(《从脑电图(EEG)中提取稳定的模式进行识别》)的阅读总结。
transformer库是huggingface发布的1个框架，非常好用，很多外行看起来高大上的问题，用它都可以轻松解决，先来看1个小例子：
投资组合管理是最大化投资组合回报的过程。投资组合经理根据他们对风险的偏好，代表客户做出交易决策。他们在决定他们应该在投资组合中持有哪些股票以平衡风险和获取最大回报之前，分析不同的资产的优势和劣势。这使得投资组合管理变得困难。我们的目标是通过使用预测建模和深度学习技术使这个过程更好，根据下个季度的预测股价生成稳定的投资组合。
慈善捐赠是一种利他主义行为，个人捐赠金钱或其他资源来造福他人，而接受者通常不在语境中。一些心理因素已经被证明会影响慈善捐赠，包括成本-收益分析，参与利他行为的动机，以及感知到的捐赠的心理利益。最近的研究发现，腹侧内侧前额叶皮层(MPFC)负责在社会决策任务中为选项分配价值，其他区域涉及共情和情感，为价值计算提供输入。脑电数据的多变量模式分析可以进一步了解捐献行为中与价值计算和情绪影响有关的神经活动的时间和头皮地形图。通过EEG数据的支持向量回归分析，研究了偶然情绪状态和慈善事业的紧迫感对捐赠行为的影响，并对捐赠金额进行了逐次的预测。在参与者对两种慈善机构做出捐赠决定之前，我们使用积极、消极和中性的图片来诱导他们的附带情绪状态。一种慈善是为了将人们从当前的苦难中拯救出来，另一种是为了防止未来的苦难。在行为上，处于消极情绪状态的受试者比处于其他情绪状态的受试者捐赠了更多的钱，更多的钱用于缓解当前而非未来的痛苦。数据驱动的多变量模式分析显示，情绪启动图片和慈善线索引起的电生理活动可以预测捐赠规模的变化，在一个一个试验的基础上。
随着网络新闻服务的飞速发展，网络上产生了大量的新闻文本信息，探索新闻文本背后的情绪表达，可以为政府和企业提供潜在价值。本题给定互联网新闻文本标题及新闻文本内容，要求判断新闻的情感极性（包括正面极性，中性极性和负面极性），是自然语言处理领域的典型分类任务。针对该任务，本文采用了RoBERTa模型，并改造了多个上层模型并通过投票融合的方式取得了较好的结果。在CCF BDCI的新闻情感分析的评测任务上，该方法在最终的B榜评测数据上，F1分值达到了0.81697最高分。
与以往大多数RNN+Attention的思路不同，作者在这篇论文里给出了注意力编码网络（Attentional Encoder Network，AEN），避免了RNN系模型的缺点（难以并行化，需要大量数据/内存/计算）；同时提到先前的工作大都忽略了标签不可信问题（label unreliability issue），这里在损失函数中引入了标签平滑正则项。模型整体框架如下
仓库地址：https://github.com/beyondguo/LLM-Tuning
适应性社会行为和心理健康不仅依赖于对情绪表达的识别，而且依赖于对情绪缺失的推断。虽然承销情绪感知的神经生物学已经得到了很好的研究，但在社会信号中检测缺乏情绪内容的机制仍在很大程度上是未知的。在这里，使用大脑有效连接的先进分析，我们揭示了区分中性和情感的肢体语言的大脑网络。数据显示，相对于情绪性肢体语言，右侧杏仁核和小脑蚓中线更活跃。最重要的是，杏仁核和脑岛之间的有效连接预测了人们识别没有情绪的能力。这些结论在很大程度上扩展了当前的情绪感知概念，表明在识别肢体语言阅读中缺乏情绪时，使用了边缘有效连接。此外，通过提供肢体语言阅读和边缘通路之间缺失的环节，该结果可能会促进对抑郁症或精神分裂症中过度情绪化的社会信号的理解。因此，这项研究为从动物模型到神经精神疾病患者社会认知和潜在的小脑网络的多学科研究开辟了一条道路。
自然语言处理(NLP)是与理解人类语言相关的语言学和深度学习领域。NLP所处理的任务是理解讲话的上下文，而不仅仅是理解句子。
情感分析是一种自然语言处理技术，旨在识别和理解文本中表达的情感、情绪和情感倾向。它利用计算机算法和模型来分析文本中的情感表达，以确定文本的情感状态，例如正面、负面或中性。情感分析可以帮助我们理解人们在文本中表达的情感态度，从而揭示用户对产品、服务、事件或主题的情感倾向和观点。 情感分析在自然语言处理领域具有重要性和广泛应用。首先，情感分析可以帮助企业了解用户对其产品和服务的情感反馈。通过分析用户在社交媒体、在线评论和调查问卷中的情感表达，企业可以了解用户对其产品的喜好、满意度和不满意度，从而进行改进和优化。 其次，情感分析在舆情监测和品牌管理中发挥关键作用。通过分析公众对特定事件、品牌或产品的情感反馈，可以及时了解公众对品牌形象的看法，从而进行舆情应对和品牌形象的管理。此外，情感分析在社交媒体挖掘、市场调研和消费者洞察方面也具有广泛的应用。通过分析用户在社交媒体平台上的情感表达，可以了解用户对不同产品、话题和事件的看法和情感态度，为市场调研和推广活动提供有价值的信息。 本文旨在介绍情感分析的概念和定义，强调情感分析在自然语言处理领域的重要性和应用广泛性。同时，我们将探讨情感分析的方法和技术，分析其在不同领域的应用，并讨论情感分析面临的挑战和未来发展方向。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
MTL中，通过共享网络层，以期望共享层提取与任务无关的特征，实际过程中可能会包含特定任务的特征或者无关的噪音。
在推荐系统领域，自然语言处理（NLP）技术的崭新应用正迅速改变着用户体验和推荐精度。本文将深入研究NLP在推荐系统中的关键角色，探讨其对个性化推荐、搜索排序和用户交互的积极影响。我们将通过详细的示例和实践代码演示NLP在推荐系统中的实际应用，让你更好地理解这一领域的前沿发展。
于是提出了一种解决ABSA问题的多粒度注意力网络（Multi-grained Attention Network， MGAN），主要的改进有：
通常，学习概念的最佳方法是通过示例进行。下面我们将涵盖一些精心制作的提示示例，以执行各种有趣和不同的任务。
---- 新智元报道 来源：Paper Weekly 编辑：LRS 【新智元导读】对新冠的研究仍在继续！ 来自浙江大学、北京大学、哈佛医学院、剑桥大学及西湖大学的交叉研究团队在NeurIPS 2022 Datasets and Benchmarks 发布数据集METS-CoV，是首个从医学角度标注新冠社交媒体文本的命名实体（NER）和目标实体情感分析（TSA）的数据，可帮助研究人员使用自然语言处理模型从社交媒体文本中挖掘更有价值的医学信息。 发表会议：NeurIPS 2022 论文地址：http
暴露疗法是创伤后应激障碍（PTSD）的有效治疗方法，但心理治疗究竟如何影响仍缺乏综合的、以情绪为重点理解。来自斯坦福大学精神病和行为科学部的Gregory A.Fonzo等人在The American Journal of Psychiatry杂志上发表了一片文章，通过三种情绪反应和调节范式对长期治疗后的脑功能的变化进行了研究。 Introduction 创伤后应激障碍（PTSD）对患者的损害是长期的，但可以通过心理治疗进而治愈。一种有效的治疗方法是暴露疗法，有助于患者面对可能引起病发的创伤记忆或现实情境。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Boyu Zhang、 Hongyang (Bruce) Yang、Tianyu Zhou、Ali Babar、Xiao-Yang Liu 来自：Enhancing Financial Sentiment Analysis via Retrieval Augmented Large Language Models
为了帮助更多竞赛选手入门进阶比赛，通过数据竞赛提升理论实践能力和团队协作能力。DataFountain 和 Datawhale 联合邀请了数据挖掘，CV，NLP领域多位竞赛大咖，将从赛题理解、数据探索、数据预处理、特征工程、模型建立与参数调优、模型融合六个方面完整解析数据竞赛知识体系，帮助竞赛选手从0到1入门和进阶竞赛。
上一篇《AI Challenger 2018 进行时》文尾我们提到 AI Challenger 官方已经在 GitHub 上提供了多个赛道的 Baseline: AI Challenger 2018 Baseline，其中文本挖掘相关的3个主赛道均有提供，非常适合用来学习：英中文本机器翻译的 baseline 就直接用了Google官方基于Tensorflow实现的Tensor2Tensor跑神经网络机器翻译Transformer模型，这个思路是我在去年《AI Challenger 2017 奇遇记》里的终极方案，今年已成标配；细粒度用户评论情感分析提供了一个基于支持向量机(SVM)的多分类模型 baseline；观点型问题阅读理解提供一个深度学习模型 baseline , 基于pytorch实现论文《Multiway Attention Networks for Modeling Sentence Pairs》里的思路。
积极的？ 消极的？ 中性的？ 使用斯坦福 CoreNLP 组件以及几行代码便可对句子进行分析。
本发明公开了一种语音情感和面部表情双模态识别系统,包括情感数据的输入及其预处理模块、情感特征提取模块以及特征融合情感识别模块;情感数据的输入及其预处理模块,用于选择和建立所使用的情感数据库,根据不同数据库的数据特征以及不同模态数据的特性选择预处理方法;情感特征提取模块,用于表情特征提取和语音特征提取,表情特征包括LBP特征;本发明在保留整体信息完整性情况下,考虑了不同模态特征,不同特征种类间的差异性,增强了特征层融合的性能,在建立大数据和神经网络模型等基础上,通过数据采集和标注建立训练数据库,能快速分析和筛查精神病患者病情。
时间过得真快，离当初开始「ChatGPT 对比与检测」这个科研项目已经过去了半年之久，而这半年，正是大模型（LLM）百花齐放、群模乱舞的半年，我当初也想不到，半年时间之内，国内外能突然迸发出这么多表现惊艳的大模型，整个NLP社区的研究范式、应用方式都发生了巨大变化。 （前情提要：首个人类－ChatGPT对比语料集开源！人工测评，语言学分析，检测器模型都在这里）
比赛链接：https://www.biendata.xyz/competition/sohu_2022/
AI 科技评论报道 作者 | 罗杰波团队 编辑 | 陈大鑫 中美民众分别是如何看待新冠疫苗的呢？ 这是一个需要我们认真研究的问题。 当今开发新冠疫苗，并在全球范围内使用疫苗，成为了终结此次疫情的优先选项。然而当全世界科学家及医学专家都在开发和测试新冠疫苗的同时，美国民众对于是否接种疫苗产生了不同的意见。根据皮尤研究中心最近的一次调研[1]，2020年5月，71%受调研的美国民众认为如果有疫苗，他们将一定或可能进行接种。然而这一比例在2020年9月骤降至51%。该调研指出，美国民众担忧的是疫苗的安全、有效性
一个完整的transformer模型主要包含三部分：Config、Tokenizer、Model。
在我的统计学硕士学位论文项目过程中，我专注于情感分析的问题。情感分析是自然语言处理的一个应用，目的是识别情感(积极的vs消极的vs中性的)，主观性(客观的vs主观的)和情感状态。我在这个特别的项目上工作了9个多月，同时在Tsiamyrtzis和Kakadiaris教授的监督下使用了几种不同的统计方法和技术。
在数字时代，海量的跨媒体数据涌入我们的生活。这些数据涵盖文本、图像、音频和视频等多种形式，为我们提供了更全面的信息视角。本文将深入研究自然语言处理（NLP）在跨媒体分析中的关键作用，探讨其在不同领域的应用、面临的挑战以及未来发展的趋势。
作者：郭晴、刘伟 摘要：情感计算作为一个全世界范围内的学术热点，研究方向遍及心理学、生理学、神经科学、语言学、医学、社会学等学科。情感计算的研究使形式化的机器更加形象化，是实现自然人机交互的前提。本文结合近几年情感计算的国内外研究，基于新的层面对主要研究以及最新应用进行了归纳总结，并就情感计算进行深度探究，使更多研究人员了解情感计算最新研究方向。 一．引言 大约半个世纪前，美国心理学家“认知心理学之父” 奈瑟尔（Neisser Ulrich）描述了人类思维的三个基本和相互联系的特征，这些特征在计算机程序中
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】AIGC进入3D时代，用文字就能生成超逼真数字人！ 随着大型语言模型（LLM）、扩散（Diffusion）等技术的发展，ChatGPT、Midjourney等产品的诞生掀起了新一波的AI热潮，生成式AI也成为备受关注的话题。 与文本和图像不同，3D生成仍处于技术探索阶段。 2022年年底，Google、NVIDIA和微软相继推出了自己的3D生成工作，但大多基于先进的神经辐射场（NeRF）隐式表达，与工业界3D软件如Unity、Unreal Engi
文本数据在今天的信息时代中无处不在。随着大规模数据的产生和积累，如何从海量文本数据中提取有价值的信息成为了一个重要的挑战。Python作为一种强大的数据分析工具和编程语言，为我们提供了丰富的文本分析技术和工具。本文将详细介绍Python数据分析中文本分析的重要技术点，包括文本预处理、特征提取、情感分析等。
今天给大家介绍Tingshao Zhu等人在 IEEE Transactions on Affective Computing 上发表的文章” Identifying Emotions from Non-contact Gaits Information Based on Microsoft Kinects”。该文章讨论了基于步态信息的自动情感识别，这一领域已在人机交互，心理学，精神病学，行为科学等领域进行了广泛的研究。步态信息是非接触式的，从Microsoft kinects获得，其中包含每人25个关节的3维坐标，这些关节坐标随时间变化。通过离散傅里叶变换和统计方法，提取了一些与中性，快乐和愤怒情绪有关的时频特征，用于建立识别这三种情绪的分类模型。实验结果表明，该模型非常有效，时频特征可有效地表征和识别这种非接触式步态数据的情绪。值得注意的是，通过优化算法，识别精度可以进一步平均提高约13.7％。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。在当今数字化时代，NLP技术正逐渐渗透到各个领域，其中智能客服和聊天机器人领域是应用得非常广泛的领域之一。本文将深入探讨NLP在智能客服和聊天机器人中的应用，从基本概念到技术原理，为读者展示这一领域的发展和前景。
一个人走路的样子很能说明人在特定时刻的感受。例如，当你感到压抑或沮丧时，相比感到心满意足时，走路的时候更可能耷拉着肩膀。
原标题 | Building a Vocal Emotion Sensor with Deep Learning
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】浙大&微软推出的HuggingGPT爆火之后，刚刚开放了demo，急不可待的网友自己上手体验了一番。 最强组合HuggingFace+ChatGPT=「贾维斯」现在开放demo了。 前段时间，浙大&微软发布了一个大模型协作系统HuggingGPT直接爆火。 研究者提出了用ChatGPT作为控制器，连接HuggingFace社区中的各种AI模型，完成多模态复杂任务。 整个过程，只需要做的是：用自然语言将你的需求输出。 英伟达科学家称，这是我本周读
UIE(Universal Information Extraction)：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。
这篇文章有4篇论文速递，都是人脸方向，包括人脸识别、人脸表情识别、人脸情绪分类和人脸属性预测。其中一篇是CVPR 2018 workshop。
为了方便大家能够深入了解向量数据库与 NLP 的关系及应用，我们上线了「X」Embedding in NLP 系列专题，分为初阶和进阶两部分。本文为初阶第一篇，将详细介绍 NLP 以及以 Zilliz Cloud、Milvus 为代表的向量数据库是如何为 NLP 赋能的。
它们是一个烹饪比赛的电视系列节目，享有盛名的厨师们撸起袖子，争相做出完美的菜肴。基于一个设定的主题，结合厨师们的经验，创造力和想象力，将可能有问题的食材转化为最终的菜肴。
自然语言处理是当今十分热门的数据科学研究项目。情感分析则是自然语言处理中一个很常见的实践。例如可以借助民意测试来构建完整的市场策略，该领域已经极大的改变了当前的商业运行模式，所以每一个数据科学家都应该熟悉该领域的内容。
在本文中，我列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势，因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。
走路的姿态可能会说明你在特定时刻的感受，例如，当你感到压抑或沮丧时，你更有可能耷拉着肩膀。
前段时间，OpenAI公司召开了发布会，宣布了GPT-4 的大升级，还推出ChatGPT新的语音与图像功能，让ChatGPT可以看、听和说话。
随着互联网时代的迅速发展，社交网络平台已经成为人们向全世界传达情感的重要手段。有些人使用文本内容、图片、音频和视频来表达他们的观点。另一方面，通过基于 Web 的网络媒体进行的文本通信有点让人不知所措。由于社交媒体平台，互联网上每一秒都会产生大量的非结构化数据。数据的处理速度必须与生成的数据一样快，这样才能够及时理解人类心理，并且可以使用文本情感分析来完成。它评估作者对一个项目、行政机构、个人或地点的态度是消极的、积极的还是中立的。在某些应用中，不仅需要情绪分析，而且还需要进行情绪检测，这可以精确地确定个人的情绪/心理状态。「本文提供了对情感分析水平、各种情感模型以及情感分析和文本情感检测过程的理解；最后，本文讨论了情绪和情感分析过程中面临的挑战」。
天津理工大学的研究人员最近开发了一种新的基于大脑网络的框架，用于识别失聪个体的情绪。该成果发表在《IEEE Sensors Journal》中。具体来说，研究人员提出了基于一种称为堆叠集成学习(stacking ensemble learning)的计算技术，该技术集成了多种不同机器学习算法进行预测。
经颅直流电刺激（transcranial direct current stimulation，tDCS)是一种非侵入性的，利用恒定、低强度直流电调节大脑皮层神经元活动的神经调控技术。1998年Prior等发现，微弱的经颅直流电刺激可以引起皮层双相的、极性依赖性的改变，随后Nitsche的研究证实了这一发现，从而为tDCS的临床研究拉开了序幕。目前该技术已经成为认知神经科学、神经康复医学、精神病学的研究热点。双向情感障碍（Bipolar Disorder）作为一种治疗周期长、治疗代价大以及传统药物治疗副作用大的精神疾病，严重地影响着患病人的健康，并带来啦极大的社会负担。
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