ChatGPT技术的多轮对话情感识别方法.docx
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2023-07-25
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ChatGPT 技术的多轮对话情感识别方法
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，ChatGPT 技术在自动对话系统领域取
得了巨大的突破。ChatGPT 是一种基于深度学习的语言模型，能够生成具有一定上
下文逻辑的自然语言回复。然而，对于多轮对话情感识别，ChatGPT 技术仍然面临
一些挑战。
在传统的情感识别任务中，输入是一句话或一个句子，而多轮对话情感识别则
需要考虑对话的上下文信息。对话上下文的复杂性使得情感识别变得更加困难，因
为在对话中，人们可能会在不同的轮次表达不同的情感，或者情感可能在对话过程
中发生变化。
为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于 ChatGPT 的多轮对话情感识别方
法。这种方法通过引入对话历史和上下文来更好地理解对话中的情感。具体而言，
通过将对话历史作为输入，模型可以根据之前的对话内容来预测当前对话中的情感
。
一种常见的方法是使用递归神经网络（RNN）来建模对话历史。RNN 可以捕
捉到对话中的时序信息，进而提取出上下文相关的特征。可以使用 LSTM 或 GRU
等 RNN 变体来实现。
另一种方法是引入注意力机制，用于对对话历史中的不同部分进行加权。注意
力机制可以帮助模型更加关注与当前预测有关的信息，从而提高情感识别的准确性
。这样的注意力机制可以集中于对话中表达情感的关键词或短语，有效缓解了对话
历史中长距离依赖问题。
除了上述方法，还有一些其他的技术可以提高 ChatGPT 的多轮对话情感识别的
效果。例如，使用预训练的语言模型作为对话历史的表示，可以帮助模型更好地理
解自然语言的含义。另外，引入上下文敏感的词向量可以根据对话的特点调整词向
量表示。
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vipfanxu
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