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- 智能时代的学习者情绪感知:内涵、现状与趋势北大核心CSSCI
- 基于Transformer-ESIM注意力机制的多模态情绪识别北大核心CSTPCD摘要：为了提高语音和文本融合的情绪识别准确率,提出一种基于Transformer-ESIM(Transformer-enhanced sequential inference model)注意力机制的多模态情绪识别方法。传统循环神经网络在语音和文本序列特征提取时存在长期依赖性,其自身顺序属性无法捕获长距离特征,因此采用Transformer编码层的多头注意力机制对序列进行并行化处理,解决了序列距离限制,能充分提取序列内的情感语义信息,获取语…查看全部>>
- 结合多级注意力和多流图神经网络的多模态会话情绪识别北大核心CSTPCD