情感在循环中：面向情感支持的情感计算综述

在一个技术日益融入我们日常体验的世界中，能够感知并响应人类情感的系统正在提升数字交互。在人工智能与人机交互的交叉点，情感计算正涌现出创新的解决方案，通过使机器能够处理并响应用户情感，从而使其人性化。本综述论文探讨了情感计算在情感识别、情感分析和人格分配领域应用的最新研究贡献，这些应用采用了大语言模型（LLMs）、多模态技术和个性化人工智能系统等方法。我们通过将所选研究论文分类为四个领域来分析其关键贡献和创新方法：人工智能聊天机器人应用、多模态输入系统、心理健康与治疗应用以及面向安全应用的情感计算。然后，我们重点介绍了这些研究的技术优势以及与之相关的研究空白和挑战。此外，本文还审查了每项研究中使用的数据集，强调了模态、规模和多样性如何影响情感模型的开发和性能。最后，本综述概述了伦理考量，并提出了未来发展方向，以开发更安全、更具同理心且更实用的应用。