基于Valence-Arousal的产品内隐情感表示与推理技术研究的开题报告

基于Valence-Arousal的产品内隐情感表示与推理技术研究的开题报告1.研究背景在现代社会中，情感逐渐成为人们关注的重点，情感的表达在社交媒体、电子商务、人机交互等领域都得到了广泛应用，使得情感推理技术变得愈发重要。而情感的推理涉及到对情感的内隐表示，基于情感轴（如Valence-Arousal）的情感表示方法，可以使得情感推理更加准确和有效。2.研究目的和意义本研究旨在探索基于Valence-Arousal的产品内隐情感表示与推理技术，旨在一方面推动情感计算和人机交互技术的结合和发展。另一方面，本研究可以为企业的产品设计师提供优化设计的思路和方法，旨在提高产品功能的用户体验。3.研究内容本论文将针对基于Valence-Arousal的情感表示技术，采用自然语言处理和机器学习技术开展分词、建模、预测等任务，最终实现产品内隐情感表示与推理的技术应用。研究内容包括：（1）基于基于Valence-Arousal的情感表示技术进行情感数据的整理和建模，并依此构建情感预测模型。（2）针对产品的功能和用户特点，整理可行的情感推理算法，提高算法的准确性和实时性。（3）基于Valence-Arousal的产品内隐情感表示与推理技术的研究包括算法流程设计，详细的技术实现方式和实验数据评估。4.研究方法本研究采用以下方法：（1）数据采集：数据来源于社交媒体、电子商务等领域，包含用户评价、评论等数据。（2）情感表示模型：采用基于Valence-Arousal的情感表示模型，对收集到的数据进行情感表示。（3）情感预测模型：采用机器学习算法进行情感预测模型的建立。（4）情感推理算法：根据收到的数据和用户的特点，优化情感推理算法。（5）实验评估：将所得数据分为训练集和测试集，采用实验评估的方式对算法进行效果评估。5.预期成果和创新点本研究将针对产品设计和用户体验方面进行基于Valence-Arousal的情感表示与推理技术的应用研究，预计实现以下成果：（1）基于Valence-Arousal的情感表示与推理技术的应用探索，可以为情感计算和人机交互领域提供实践参考。（2）通过分析用户数据，研究算法优化，基于Valence-Arousal的产品内隐情感表示与推理技术可以提高产品的用户体验和用户满意度。（3）本研究中采用的数据模型、算法模型和评价方式均为本领域的创新点。6.研究计划和进度安排本研究的计划和进度安排如下：第一阶段（时间：一个月）：研究基于Valence-Arousal的情感表示技术并对情感数据进行整理。第二阶段（时间：两个月）：根据整理过的情感数据，建立情感预测模型，并进行模型调优。第三阶段（时间：三个月）：针对产品的使用场景及用户特点，设计情感推理算法，并进行实现。第四阶段（时间：一个月）：实验评估，分析实验结果，形成综合报告，撰写论文。7.参考文献[1]Li,Y.,Li,F.,&An,C.(2018).Affectiveanalysisofsocialmediapostsbasedonvalence-arousalmodelandrule-basedanalysis.MultimediaToolsandApplications,77(20),26915-26928.[2]Wang,E.,&Zhao,W.X.(2017).FADL:Financialaffectiveanalysiswithdeeplearning.ACMTransactionsonInformationSystems(TOIS),35(2),11.[3]Acharya,T.,Shukla,P.,&Tripathi,D.K.(2019).Valence-ArousalBasedAffectRecognitiononTwitter.In201911thInternationalConferenceonComputationalIntelligenceandCommunicationNetworks(CICN)(pp.77-81).IEEE.[4]Serban,A.C.,Barbu,A.M.,Luchian,H.,&Tirban,I.(2018).SentimentAnalysisCombiningValence-ArousalMetricsofTextBasedonLSTM.In201811thInternationalConferenceonCommunications(COMM)(pp.1-5).IEEE.[5]Wei,L.Q.,Deng,X.F.,&Fang,X.J.(2021).PredictionofCustomerSatisfactionBasedonMulti-dimensionalAnalysisofEmotionalFeatures.In