Masalah pengecaman emosi pengguna dalam sistem pembantu pintar

Isu pengecaman emosi pengguna dalam sistem pembantu pintar memerlukan contoh kod khusus

Sistem pembantu pintar ialah aplikasi berdasarkan teknologi kecerdasan buatan, dan tujuannya adalah untuk menyediakan pengguna dengan perkhidmatan maklumat yang pantas dan tepat serta pengalaman interaktif. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, fungsi sistem pembantu pintar telah menjadi lebih banyak dan lebih banyak daripada pengecaman pertuturan awal dan sintesis pertuturan kepada pemprosesan bahasa semula jadi semasa, pengecaman emosi, dan lain-lain, hubungan antara. pengguna dan sistem telah menjadi lebih dan lebih kompleks Interaksi menjadi lebih pintar dan berperikemanusiaan.

Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, sistem pembantu pintar masih menghadapi beberapa cabaran dalam pengecaman emosi pengguna. Ekspresi emosi pengguna adalah pelbagai dan kompleks, meliputi pelbagai emosi seperti kemarahan, kegembiraan, kesedihan, dll. Oleh itu, cara mengenal pasti emosi pengguna dengan tepat menjadi sangat penting. Di bawah, kami akan memperkenalkan kaedah pengecaman emosi pengguna berdasarkan pemprosesan bahasa semula jadi dan memberikan contoh kod khusus.

Sebelum melaksanakan pengecaman emosi pengguna, anda perlu mewujudkan kamus emosi terlebih dahulu. Kamus emosi ialah kamus yang mengandungi pelbagai perkataan emosi dan nilai keamatan emosi yang sepadan. Ia boleh dibina secara manual atau menggunakan kaedah pembelajaran mesin. Di sini kita mengambil pembinaan manual sebagai contoh Andaikan bahawa kamus emosi kita mengandungi perkataan emosi berikut dan nilai keamatan emosinya:

emotion_dict = {
    'happy': 1.0,
    'sad': -1.0,
    'angry': -1.5,
    'excited': 1.5,
    'calm': 0.0
}

Seterusnya, kita perlu melakukan pengecaman emosi pada input teks oleh pengguna. Kaedah yang biasa digunakan ialah kaedah penjumlahan wajaran sentimen berdasarkan perkataan sentimen. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut:

1. Pertama, lakukan pemprosesan pembahagian perkataan pada input teks oleh pengguna. Pembahagian perkataan ialah proses pembahagian teks kepada perkataan atau frasa kecil. Anda boleh menggunakan alat pembahagian perkataan sedia ada atau laksanakan sendiri fungsi pembahagian perkataan mudah.

import jieba

def word_segmentation(text):
    words = jieba.cut(text) # 使用jieba进行中文分词
    return list(words)

2. Kemudian, ulangi hasil segmentasi perkataan dan kira skor sentimen setiap perkataan. Jika perkataan itu berada dalam kamus sentimen, nilai keamatan sentimennya ditambah kepada jumlah skor jika tidak, perkataan itu diabaikan.

def sentiment_analysis(words):
    score = 0.0
    for word in words:
        if word in emotion_dict:
            score += emotion_dict[word]
    return score

3. Akhir sekali, kategori emosi pengguna dinilai berdasarkan markah. Jika skor lebih besar daripada atau sama dengan 0, ia dinilai sebagai emosi positif; jika skor kurang daripada 0, ia dinilai sebagai emosi negatif;

def emotion_recognition(score):
    if score > 0:
        return 'Positive'
    elif score < 0:
        return 'Negative'
    else:
        return 'Neutral'

Di atas ialah kaedah pengecaman emosi pengguna berdasarkan kamus emosi Berikut ialah contoh kod lengkap:

import jieba

emotion_dict = {
    'happy': 1.0,
    'sad': -1.0,
    'angry': -1.5,
    'excited': 1.5,
    'calm': 0.0
}

def word_segmentation(text):
    words = jieba.cut(text)
    return list(words)

def sentiment_analysis(words):
    score = 0.0
    for word in words:
        if word in emotion_dict:
            score += emotion_dict[word]
    return score

def emotion_recognition(score):
    if score > 0:
        return 'Positive'
    elif score < 0:
        return 'Negative'
    else:
        return 'Neutral'

text = '今天天气真好，心情很愉快！'
words = word_segmentation(text)
score = sentiment_analysis(words)
emotion = emotion_recognition(score)
print(f'Text: {text}')
print(f'Words: {words}')
print(f'Sentiment Score: {score}')
print(f'Emotion: {emotion}')

Contoh kod di atas menunjukkan cara melakukan pengecaman emosi pada teks tertentu dan mengeluarkan kategori emosi dan skor emosi. . Melalui kaedah ini, kita boleh menggunakan emosi pengguna sebagai faktor penting untuk mengoptimumkan interaksi dan perkhidmatan sistem pembantu pintar, dengan itu meningkatkan pengalaman pengguna.

Sudah tentu, contoh kod di atas hanyalah kaedah pengecaman emosi yang mudah, dan model dan teknologi yang lebih kompleks mungkin diperlukan dalam aplikasi sebenar untuk meningkatkan ketepatan. Walau bagaimanapun, pendekatan berasaskan kamus sentimen masih merupakan titik permulaan yang mudah dan berkesan yang boleh membantu kami memahami dan menggunakan keperluan emosi pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah pengecaman emosi pengguna dalam sistem pembantu pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!