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我们通过将对话情绪识别任务与完整的量子测量范围进行类比，为对话情绪识别提供了一个新颖的视角。我们描述了对话中说话者情绪识别过程中的不同量子测量步骤，并将它们与类量子神经网络结合起来。类量子层由复值运算实现，以确保量子概念的真实采用，这自然实现了对话上下文建模和多模态融合。我们借用现有算法来学习复值网络权重，以便以数据驱动的方式进行类量子过程。我们的模型与两个基准数据集上的最新方法相当，并提供了理解对话情绪识别的量子视角。
用于对话情感识别的量子启发神经网络
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