基于深度学习的对话情绪生成研究综述

来源：计算机工程与应用杂志2024年第7期北京时间：

作者：周钰童, 马志强, 许璧麒, 贾文超, 吕凯, 刘佳

单位：1.内蒙古工业大学 数据科学与应用学院，呼和浩特 010080；2.内蒙古工业大学 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心，呼和浩特 010080

摘要：情绪生成是人工情感计算研究中的子任务，在对话系统中情绪生成任务旨在生成待回复话语中的情绪类别。对话情绪生成可以推动对话情绪理解和对话表达研究，同时在智能闲聊机器人、情绪安慰、推荐系统和人机情感交互等诸多智能化领域具有重要的理论意义和实际应用价值。得益于深度神经网络在自然语言处理领域的优异表现，基于深度学习的对话系统情绪生成受到越来越多研究人员的关注。总结目前基于深度学习的对话情绪生成相关工作，现阶段利用深度学习的对话系统情绪生成相关研究主要包含三方面内容：情绪感知、情绪预测和情绪决策。简要介绍了一些常用的情绪对话数据集，最后对该任务当前问题进行了归纳概况并展望未来发展趋势。

关键词：对话情绪生成,人工情感,深度学习