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申请/专利权人：安徽宝葫芦信息科技集团股份有限公司
摘要：本发明涉及人工智能相关领域，具体为一种基于深度学习的基本情绪提取方法，本发明通过深度神经网络模型的使用，能够更准确地识别和提取人类文本、语音或图像中的基本情绪，与传统的机器学习方法相比，深度学习方法能够处理更复杂的数据特征和模式，从而提供更高的识别准确率；本发明准确的情绪识别能够显著提升人机交互的自然度和智能化水平，通过理解用户的情绪状态，计算机系统可以做出更加合理和人性化的响应，从而提升用户体验；本发明采用交叉熵损失函数和反向传播算法优化模型参数，确保了通过数据学习来不断提升模型性能，这种数据驱动的方法使得模型随着数据量的增加而不断优化，保证了长期的适应性和准确度。
主权项：1.一种基于深度学习的基本情绪提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、数据准备阶段：收集若干份包含人类情绪的文本、语音和图像数据，对数据进行标注，其中人类情绪包括但不限于快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧和厌恶六种基本情绪；步骤S2、预处理阶段：对步骤S1中收集到的数据进行清洗和格式化处理，得到预处理后的数据；步骤S3、模型训练阶段：设计深度神经网络模型，结构包括输入层、多个隐藏层和输出层；使用步骤S2中预处理后的数据对深度神经网络模型进行训练，采用交叉熵损失函数和反向传播算法优化模型参数；通过验证集对深度神经网络模型进行评估和调整，直到满足预设的准确率要求；步骤S4、情绪提取阶段：将待分析的文本、语音或图像数据通过预处理后输入到步骤S3中训练好的模型中；模型输出每种情绪的概率分布，根据最高概率确定最终的情绪状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽宝葫芦信息科技集团股份有限公司 一种基于深度学习的基本情绪提取方法
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