基于Valence-Arousal的產(chǎn)品內(nèi)隱情感表示與推理技術(shù)研究的開題報(bào)告1.研究背景在現(xiàn)代社會(huì)中，情感逐漸成為人們關(guān)注的重點(diǎn)，情感的表達(dá)在社交媒體、電子商務(wù)、人機(jī)交互等領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用，使得情感推理技術(shù)變得愈發(fā)重要。而情感的推理涉及到對情感的內(nèi)隱表示，基于情感軸（如Valence-Arousal）的情感表示方法，可以使得情感推理更加準(zhǔn)確和有效。2.研究目的和意義本研究旨在探索基于Valence-Arousal的產(chǎn)品內(nèi)隱情感表示與推理技術(shù)，旨在一方面推動(dòng)情感計(jì)算和人機(jī)交互技術(shù)的結(jié)合和發(fā)展。另一方面，本研究可以為企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)師提供優(yōu)化設(shè)計(jì)的思路和方法，旨在提高產(chǎn)品功能的用戶體驗(yàn)。3.研究內(nèi)容本論文將針對基于Valence-Arousal的情感表示技術(shù)，采用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開展分詞、建模、預(yù)測等任務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品內(nèi)隱情感表示與推理的技術(shù)應(yīng)用。研究內(nèi)容包括：（1）基于基于Valence-Arousal的情感表示技術(shù)進(jìn)行情感數(shù)據(jù)的整理和建模，并依此構(gòu)建情感預(yù)測模型。（2）針對產(chǎn)品的功能和用戶特點(diǎn)，整理可行的情感推理算法，提高算法的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。（3）基于Valence-Arousal的產(chǎn)品內(nèi)隱情感表示與推理技術(shù)的研究包括算法流程設(shè)計(jì)，詳細(xì)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)評估。4.研究方法本研究采用以下方法：（1）數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)來源于社交媒體、電子商務(wù)等領(lǐng)域，包含用戶評價(jià)、評論等數(shù)據(jù)。（2）情感表示模型：采用基于Valence-Arousal的情感表示模型，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行情感表示。（3）情感預(yù)測模型：采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行情感預(yù)測模型的建立。（4）情感推理算法：根據(jù)收到的數(shù)據(jù)和用戶的特點(diǎn)，優(yōu)化情感推理算法。（5）實(shí)驗(yàn)評估：將所得數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，采用實(shí)驗(yàn)評估的方式對算法進(jìn)行效果評估。5.預(yù)期成果和創(chuàng)新點(diǎn)本研究將針對產(chǎn)品設(shè)計(jì)和用戶體驗(yàn)方面進(jìn)行基于Valence-Arousal的情感表示與推理技術(shù)的應(yīng)用研究，預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)以下成果：（1）基于Valence-Arousal的情感表示與推理技術(shù)的應(yīng)用探索，可以為情感計(jì)算和人機(jī)交互領(lǐng)域提供實(shí)踐參考。（2）通過分析用戶數(shù)據(jù)，研究算法優(yōu)化，基于Valence-Arousal的產(chǎn)品內(nèi)隱情感表示與推理技術(shù)可以提高產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)和用戶滿意度。（3）本研究中采用的數(shù)據(jù)模型、算法模型和評價(jià)方式均為本領(lǐng)域的創(chuàng)新點(diǎn)。6.研究計(jì)劃和進(jìn)度安排本研究的計(jì)劃和進(jìn)度安排如下：第一階段（時(shí)間：一個(gè)月）：研究基于Valence-Arousal的情感表示技術(shù)并對情感數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。第二階段（時(shí)間：兩個(gè)月）：根據(jù)整理過的情感數(shù)據(jù)，建立情感預(yù)測模型，并進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)。第三階段（時(shí)間：三個(gè)月）：針對產(chǎn)品的使用場景及用戶特點(diǎn)，設(shè)計(jì)情感推理算法，并進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。第四階段（時(shí)間：一個(gè)月）：實(shí)驗(yàn)評估，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，形成綜合報(bào)告，撰寫論文。7.參考文獻(xiàn)[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