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摘要
针对目标人物的情绪变化,本文提出了一种情绪预测方式对情绪进行识别、预测和分析.在情绪预测前,通过一种情绪定量算法对情绪数据集数据进行归一化处理,以得到每种情绪对应的程度系数,为下一步的情绪预测奠定基础.然后汇总目标人物一天的情绪变化得到一种主要情绪,再通过情绪预测算法得到最终的预测结果.本文应用BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)神经网络对短对话进行情绪建模,以做到对目标人物的实时情绪预测.结果表明应用本文的训练模型,可以有效判断目标人物的未来情绪波动状况.
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