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心情搜索，是情感分析和搜索引擎的有機(jī)結(jié)合，在情感分析的基礎(chǔ)上，對(duì)海量微博數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。用戶(hù)可以搜索感興趣的話題，獲知該話題隨著時(shí)間變化大眾情感的變化，獲知公眾對(duì)該話題的主流看法和討論。 技術(shù)實(shí)現(xiàn)：本成果包括情感分析、情感值與關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)、索引建立和熱點(diǎn)話題提取4大部分。情感分析部分負(fù)責(zé)完成對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行情感分析。情感值與關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)部分對(duì)情感分析的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析每個(gè)話題隨著時(shí)間的推移，各種情感出現(xiàn)頻率的變化，并提取涉及該話題的文本內(nèi)容中的出現(xiàn)頻次最高的關(guān)鍵詞。索引建立部分對(duì)情感值和關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立索引，便于對(duì)其檢索。熱點(diǎn)話題提取部分對(duì)當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)文本進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，發(fā)現(xiàn)大家議論的熱點(diǎn)話題。本發(fā)明在對(duì)網(wǎng)上言論進(jìn)行情感分析的基礎(chǔ)上，分析每個(gè)話題的熱度曲線和網(wǎng)民議論該話題時(shí)提到的關(guān)鍵詞，并實(shí)現(xiàn)話題搜索和熱點(diǎn)話題的提取。市場(chǎng)前景：為特定需求進(jìn)行定制，實(shí)時(shí)分析特定對(duì)象的關(guān)注熱點(diǎn)和情感傾向或特定事件在一段時(shí)間內(nèi)的情感變化趨勢(shì)，可應(yīng)用于需要關(guān)注網(wǎng)上言論的機(jī)構(gòu)或企業(yè)。

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 根據(jù)國(guó)家衛(wèi)健委疾病預(yù)防控制局公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2017年底，全國(guó)13.9億人口中有2億4千萬(wàn)人患有精神障礙問(wèn)題，其中嚴(yán)重精神障礙患者超過(guò)1600萬(wàn)，這一數(shù)字還在逐年增長(zhǎng)。2021年權(quán)威數(shù)據(jù)顯示，全球患有抑郁癥的患者超過(guò)3.5億人，中國(guó)抑郁癥患者高達(dá)5400萬(wàn)人，占總?cè)丝诘?.2%，1.5億青少年中受情緒和壓力困擾的超過(guò)3000萬(wàn)人，每年因心理問(wèn)題導(dǎo)致死亡的近300萬(wàn)。僅清華大學(xué)心理咨詢(xún)中心一學(xué)期接診學(xué)生就近4000人次。這些數(shù)字說(shuō)明，我國(guó)民眾的心理健康問(wèn)題日趨嚴(yán)重。 與此形成巨大反差的是，在我國(guó)擁有心理咨詢(xún)師從業(yè)資格證（三級(jí)和二級(jí)）的人數(shù)大約有150萬(wàn)，但實(shí)際上從業(yè)人數(shù)不足10%，其中專(zhuān)業(yè)水平也是參差不齊。2020年中國(guó)精神科執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師剛剛達(dá)到4萬(wàn)人。因此，心理健康的專(zhuān)業(yè)從業(yè)者數(shù)量存在巨大缺口。這就為數(shù)字化心理健康技術(shù)和產(chǎn)品提供了發(fā)展空間。 2. 解決方案 核心技術(shù)： 面向心理咨詢(xún)和治療的自然語(yǔ)言處理技術(shù) 針對(duì)心理健康常見(jiàn)的情緒識(shí)別、關(guān)鍵信息提取技術(shù)。       情緒支持對(duì)話技術(shù) 借鑒心理咨詢(xún)模型的情緒支持對(duì)話框架，根據(jù)策略標(biāo)注實(shí)現(xiàn)高效的情感安撫對(duì)話生成。 預(yù)期產(chǎn)品和服務(wù)： 面向高校學(xué)生、企業(yè)員工和社會(huì)人士提供的智慧心理健康服務(wù)平臺(tái)，融合了專(zhuān)業(yè)心理咨詢(xún)服務(wù)，人工智能賦能的朋輩咨詢(xún)對(duì)話機(jī)器人，以及輔助心理健康產(chǎn)品的服務(wù)平臺(tái)。 心理健康信息化系統(tǒng)： 為專(zhuān)業(yè)心理咨詢(xún)機(jī)構(gòu)和心理咨詢(xún)師提供流程管理和優(yōu)化、來(lái)訪者檔案管理、咨詢(xún)檔案管理、智能輔助機(jī)器人等服務(wù)。

網(wǎng)絡(luò)音樂(lè)以其使用率一直位居中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用前三甲的寶座，音樂(lè)已經(jīng)成為用戶(hù)通過(guò)搜索引擎搜索的前三大類(lèi)內(nèi)容之一，用戶(hù)比例高達(dá)41.6%，大部分綜合搜索引擎都已經(jīng)提供針對(duì)音樂(lè)的垂直搜索功能。互聯(lián)網(wǎng)上日益龐大的用戶(hù)規(guī)模以及海量的數(shù)字音樂(lè)要求高效的音樂(lè)檢索手段和令用戶(hù)滿(mǎn)意的檢索體驗(yàn)。 本系統(tǒng)采用多模態(tài)情感回歸的方法，實(shí)現(xiàn)音樂(lè)情感的自動(dòng)標(biāo)注，并通過(guò)音樂(lè)情感詞作為中間橋梁，實(shí)現(xiàn)音樂(lè)情感維度信息到情感類(lèi)別的映射，間接實(shí)現(xiàn)了音樂(lè)情感的分類(lèi)。因此本系統(tǒng)能夠同時(shí)滿(mǎn)足對(duì)音樂(lè)情感維度信息和類(lèi)別信息自動(dòng)標(biāo)注的需求。

本思政案例值巴黎奧運(yùn)會(huì)火熱舉辦之際，以?shī)W運(yùn)會(huì)數(shù)據(jù)為載體，引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用Python的Pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、篩選與聚合分析，并通過(guò)Plotly工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。案例巧妙融合數(shù)據(jù)分析技能培養(yǎng)與思政教育，通過(guò)剖析我國(guó)奧運(yùn)獎(jiǎng)牌數(shù)據(jù)變化，讓學(xué)生直觀感受?chē)?guó)家體育事業(yè)的蓬勃發(fā)展，深切領(lǐng)悟體育強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略背后蘊(yùn)含的國(guó)家意志與民族精神。同時(shí)，鼓勵(lì)學(xué)生從數(shù)據(jù)中探尋體育精神內(nèi)核，內(nèi)化于心、踐之于行，涵養(yǎng)積極人生態(tài)度與愛(ài)國(guó)情懷。此外，案例數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)國(guó)際競(jìng)技格局，助學(xué)生理解多元包容、拓寬國(guó)際化視野，增強(qiáng)民族自豪感與文化自信，實(shí)現(xiàn)知識(shí)傳授與價(jià)值引領(lǐng)的有機(jī)統(tǒng)一。

由于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)統(tǒng)的工作機(jī)理不同，研究適合計(jì)算機(jī)的傳感方法和處理方法，是機(jī)器視應(yīng)用的一條切實(shí)可行的途徑。基于多目人臉識(shí)別重建的關(guān)鍵技術(shù)研究，采用主動(dòng)視視頻圖像重采樣技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人臉三維數(shù)字化，對(duì)立體視覺(jué)多CCD傳感器數(shù)據(jù)融合研究。重點(diǎn)研究基于混沌、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等經(jīng)算法實(shí)現(xiàn)情感的特征提取與識(shí)別技術(shù)，構(gòu)建其數(shù)學(xué)模型系統(tǒng)，然后對(duì)人臉進(jìn)行三維重建，最后對(duì)真實(shí)感三維人臉實(shí)施編輯，實(shí)現(xiàn)原型系統(tǒng)研制。 可獲得的成果 1）、基于主動(dòng)視覺(jué)對(duì)運(yùn)動(dòng)人臉特征與情感進(jìn)行特征提取與識(shí)別技術(shù)； 2）、基于混沌、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)情感識(shí)別技術(shù)； 3）、人臉重建關(guān)鍵技術(shù)的研究及其真實(shí)感三維人臉編輯研究并對(duì)實(shí)現(xiàn)原型系統(tǒng)研制。

結(jié)合模式識(shí)別及語(yǔ)音情感感知算法，開(kāi)發(fā)了應(yīng)用于移動(dòng)平臺(tái)的語(yǔ)音情感識(shí)別系統(tǒng)，該技術(shù)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。該系統(tǒng)能夠通過(guò)移動(dòng)終端采集用戶(hù)的語(yǔ)音信號(hào)，經(jīng)情感建模和識(shí)別算法處理后，實(shí)時(shí)感知用戶(hù)語(yǔ)音中包含的六種基本情感信息（高興、悲傷、驚訝、害怕、生氣、嫌惡）。系統(tǒng)特點(diǎn)：1、融合說(shuō)話人無(wú)關(guān)和說(shuō)話人相關(guān)兩種語(yǔ)音情感模型，用以彌補(bǔ)單一模型無(wú)法兼顧算法普適性和準(zhǔn)確性的不足；2、具備在線及離線兩種工作模式，在線模式下，移動(dòng)設(shè)備可以借助服務(wù)器獲得更為準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果，并且節(jié)省運(yùn)算資源；3、對(duì)移動(dòng)設(shè)備使用環(huán)境中的低采樣率與低信噪比環(huán)境作了針對(duì)性?xún)?yōu)化，保障了識(shí)別算法在一般環(huán)境下的魯棒性。 本系統(tǒng)基于北京航空航天大學(xué)模式識(shí)別與人工智能實(shí)驗(yàn)室的多模型融合語(yǔ)音情感識(shí)別技術(shù)，在移動(dòng)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)說(shuō)話人情感表達(dá)的識(shí)別。其能夠?qū)φf(shuō)話人相關(guān)和說(shuō)話人無(wú)關(guān)情形進(jìn)行相應(yīng)優(yōu)化，對(duì)于未在系統(tǒng)注冊(cè)的一般用戶(hù)，識(shí)別準(zhǔn)確率為76%；對(duì)于已在系統(tǒng)注冊(cè)的用戶(hù)，識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)83%，屬于國(guó)內(nèi)外領(lǐng)先水平。對(duì)于長(zhǎng)度為2s的語(yǔ)音，本系統(tǒng)離線模式下識(shí)別時(shí)間小于0.5s，在線模式下識(shí)別時(shí)間小于0.2s。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于李群論的多模態(tài)情感識(shí)別方法，包括以 下步驟：獲取視頻，并提取視頻幀中圖像區(qū)域的高斯型特征描述子， 基于高斯型特征描述子對(duì)視頻中的圖像區(qū)域進(jìn)行跟蹤，根據(jù)視頻子序 列構(gòu)建 ARMA 模型獲取 ARMA 模型間的距離，根據(jù) ARMA 模型之間 的距離構(gòu)建核函數(shù)，并進(jìn)行情感表達(dá)分類(lèi)，根據(jù)人體、臉部和手部的 情感類(lèi)別概率對(duì)人進(jìn)行情感識(shí)別。本發(fā)明根據(jù)視頻中所包含的人體姿 態(tài)運(yùn)動(dòng)信息、手勢(shì)和臉部表情信息來(lái)判斷人的情感狀態(tài)，是一個(gè)將視 頻數(shù)據(jù)映射到人體運(yùn)動(dòng)特征、手勢(shì)特征和臉部表情特征，再?gòu)娜梭w運(yùn) 動(dòng)特征空間和臉部表情特征映射到狀態(tài)空間的過(guò)程，并提出利用李群 論進(jìn)行多模態(tài)情感識(shí)別，提高模型進(jìn)行情感識(shí)別的精確性。

本系統(tǒng)基于北京航空航天大學(xué)模式識(shí)別與人工智能實(shí)驗(yàn)室的多模情感識(shí)別與情感表達(dá)融合技術(shù)，開(kāi)發(fā)了基于3D仿生代理的多模情感人機(jī)交互系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有情感感知與表達(dá)能力，能夠通過(guò)采集用戶(hù)的視音頻信號(hào)，實(shí)時(shí)感知用戶(hù)表情和語(yǔ)音中包含的六種基本情感信息（高興、悲傷、驚訝、害怕、生氣、嫌惡），識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到85%，并通過(guò)3D仿生代理生動(dòng)的語(yǔ)音和肢體動(dòng)作與用戶(hù)進(jìn)行自然和諧的對(duì)話交流。系統(tǒng)消耗資源少，適合移動(dòng)平臺(tái)；融合表情和語(yǔ)音進(jìn)行決策級(jí)情感識(shí)別，識(shí)別率高；采用3D仿生代理，交互界面生動(dòng)自然。該系統(tǒng)及相應(yīng)情感感知技術(shù)可應(yīng)用于新一代情感人機(jī)交互界面。本成果已獲得授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利2項(xiàng)，受理發(fā)明專(zhuān)利15項(xiàng)，申請(qǐng)國(guó)際發(fā)明專(zhuān)利2項(xiàng)。授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利如下：一種魯棒的人臉表情識(shí)別方法，ZL200810223211.6；漢語(yǔ)語(yǔ)音情感信息的提取及建模方法，ZL200810104541.3。

熱重分析法（TG、TGA）是在升溫、恒溫或降溫過(guò)程中，觀察樣品的質(zhì)量隨溫度或時(shí)間的變化，目的是研究材料的熱穩(wěn)定性和組份。廣泛應(yīng)用于塑料、橡膠、涂料、藥品、催化劑、無(wú)機(jī)材料、金屬材料與復(fù)合材料等各領(lǐng)域的研究開(kāi)發(fā)、工藝優(yōu)化與質(zhì)量監(jiān)控。

同步熱分析將熱重分析 TG 與差熱分析 DTA 或差示掃描量熱 DSC 結(jié)合為一體，在同一次測(cè)量中利用同一樣品可同步得到熱重與差熱信息。