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序
前言
致谢
第1部分 基础知识
 第1章 情感计算
  1.1 引言
  1.2 情绪、情感与情感体验理论
  1.3 人格与学习理论
   1.3.1 主要的人格理论
   1.3.2 人格对学习的影响
  1.4 认知加工与面向学习的情感
  1.5 情绪、情感、人格与机器
  1.6 讨论
  参考文献
 第2章 机器学习与模式识别在情感计算中的应用
  2.1 引言
  2.2 情感计算中的输入数据
  2.3 机器学习的分支与模型
   2.3.1 监督学习
   2.3.2 无监督学习
   2.3.3 其他学习变体
  2.4 降维
  2.5 深度学习
   2.5.1 神经网络
   2.5.2 卷积神经网络
   2.5.3 序列模型
   2.5.4 其他基于深度学习的模型
  2.6 讨论
  参考文献
 第3章 情感学习环境
  3.1 引言
  3.2 教与学的动态过程
  3.3 有关情感在学习中作用的理论模型
  3.4 情感学习环境的设计
  3.5 讨论
  参考文献
第2部分 面向学习环境的情感分析
 第4章 构建情感检测资源
  4.1 引言
  4.2 实验设置的设计
  4.3 数据挖掘系统设计与实现
  4.4 数据挖掘面临的挑战
  4.5 讨论
  参考文献
 第5章 数据表示方法
  5.1 引言
  5.2 词语切分
  5.3 句法分析
  5.4 词干提取和词形还原
  5.5 词嵌入
  5.6 讨论
  参考文献
 第6章 分类模型的设计与测试
  6.1 引言
  6.2 基于词典的情感分析
  6.3 多层感知机
  6.4 卷积神经网络
  6.5 长短期记忆神经网络
  6.6 评估协议
  6.7 讨论
  参考文献
 第7章 学习系统中的模型集成
  7.1 引言
  7.2 资源构建
  7.3 聚焦于编程语言领域的数据库
  7.4 创建以学习为重点的情绪词典
  7.5 模型选择过程
  7.6 评价指标
  7.7 模型训练及验证
  7.8 情感学习环境
   7.8.1 模型实现
   7.8.2 情感辅导智能体
  7.9 讨论
  参考文献
第3部分 面向学习场景的情绪多模态识别
 第8章 构建情绪检测资源
  8.1 引言
  8.2 实验设置设计
   8.2.1 选择数据模态
   8.2.2 标注过程
   8.2.3 工作环境
   8.2.4 情绪诱发
  8.3 讨论
  参考文献
 第9章 数据表示方法
  9.1 引言
  9.2 基于图像的面部表情数据表示
  9.3 基于频谱图的语音数据表示
  9.4 生理数据基于信号的数据表示
  9.5 选择数据表示方法的实际考虑因素
  9.6 讨论
  参考文献
 第10章 多模态识别系统
  10.1 引言
  10.2 数据融合技术
  10.3 多模态情绪识别中的卷积神经网络
  10.4 多模态情绪识别中的长短期记忆网络
  10.5 评估协议
  10.6 讨论
  参考文献
 第11章 学习环境中的多模态情绪识别
  11.1 引言
  11.2 增强学生的动机、参与度和认知加工能力
  11.3 创建数据集
   11.3.1 标注过程
   11.3.2 融合不同数据集
  11.4 定义深度学习架构
   11.4.1 卷积神经网络
   11.4.2 长短期记忆网络
  11.5 评估协议
  11.6 模型部署
   11.6.1 数据管道
   11.6.2 模型解释
  11.7 情绪辅导智能体
  11.8 讨论
  参考文献
第4部分 自动人格识别
 第12章 构建用于人格识别的资源
  12.1 引言
  12.2 数据结构设计
  12.3 人格数据标注
  12.4 数据收集应用程序
  12.5 讨论
  参考文献
 第13章 数据表示方法
  13.1 引言
  13.2 语音数据表示
  13.3 文本数据表示
  13.4 面部表情数据表示
  13.5 生理信号数据表示
  13.6 情绪与人格数据表示的差异
  13.7 讨论
  参考文献
 第14章 人格识别模型
  14.1 引言
  14.2 单模态架构
  14.3 多模态架构
  14.4 讨论
  参考文献
 第15章 情感计算中的多模态人格识别
  15.1 引言
  15.2 数据结构设计
   15.2.1 APP数据集的收集
   15.2.2 APR数据集的创建
   15.2.3 表观人格感知与自动人格识别
  15.3 用于数据收集的应用程序
  15.4 数据重新收集过程
  15.5 使数据集适应工作环境
   15.5.1 图像预处理
   15.5.2 声音预处理
  15.6 人格识别模型设计
   15.6.1 基于图像的模型
   15.6.2 基于声音的模型
   15.6.3 多模态模型
  15.7 实验室测试
  15.8 模型即服务
  15.9 教育领域的人格识别
  15.10 讨论
  参考文献
术语表
封底