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使用多层多模态潜在狄利克雷分配整合视觉、生理与词汇信息研究情绪概念形成

人工智能 2024-10-27 v1 人机交互 机器学习 机器人学 符号计算

摘要

情绪是如何形成的?经过广泛的争论与多种理论的颁布,情绪建构论在近期的情绪研究中变得盛行。根据该理论,情绪概念是指由与特定情绪相关联的内感受与外感受信息所形成的类别。情绪概念将过往经验作为知识储存,并能从已获取的信息中预测未观测到的信息。因此,在本研究中,我们尝试从情绪建构论的视角出发,采用建构主义方法对情绪概念的形成进行建模。具体而言,我们使用多层多模态潜在狄利克雷分配构建了一个模型,这是一种概率生成模型。随后,我们利用从经历了不同视觉情绪诱发刺激的多人处获取的视觉、生理和词汇信息,对每个受试者的模型进行了训练。为了评估该模型,我们验证了所形成的类别是否与人类主观感受相匹配,并确定了能否通过类别预测未观测到的信息。验证结果超过了偶然水平,表明情绪概念的形成可以通过所提出的模型来解释。

关键词

引用

@article{arxiv.2404.08295,
  title  = {Study of Emotion Concept Formation by Integrating Vision, Physiology, and Word Information using Multilayered Multimodal Latent Dirichlet Allocation},
  author = {Kazuki Tsurumaki and Chie Hieida and Kazuki Miyazawa},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2404.08295},
  year   = {2024}
}

备注

This work has been submitted to the IEEE for possible publication. We would like to thank Professor Takayuki Nagai for useful discussions