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在情感和认知上相信您的AI代理
信任不仅是一个认知问题，而且是一个情感上的问题，但人类互动的研究主要集中在信任发展的认知途径上。的工作强调了对AI进行研究的重要性，尤其是在出现类似人类的LLMS驱动的对话剂的背景下。但是，对于AI代理人信任的二维结构，缺乏验证且可概括的措施。为了解决这一差距，我们通过基于场景的调查研究开发并验证了一组27个项目的语义差异量表，以实现情感和认知信任。然后，我们通过实验研究进行了验证并应用了量表。我们的经验发现表明，信任的情感和认知方面如何相互互动，并综合地塑造了一个人对AI代理人的整体信任。我们的研究方法和发现还提供了对最先进的LLM的可容纳性，以通过不同的途径促进信任的能力。
情感人工智能进步的社会和伦理影响
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全球电子制造供应链的当前情感IPC 2024年10月 - 仅阅读
积压指数已经在收缩中，在一年内又下降了2点至最低水平。容量利用率属于收缩领域，而新订单指数连续第二个月仍在那里。发货指数从上个月的历史最低点上升，弹回了扩展领域。
罗莎·利克索姆的《Everstinna》中的情感、空间和性别国家
罗莎·利克索姆 (Rosa Liksom) 的《埃弗斯汀娜》(Everstinna) (2017 年，译本。《上校的妻子》2019 年)148 是一部虚构的自传，以芬兰北部非正统女性作家安妮基·卡里尼米-维拉莫-海坎玛 (Annikki Kariniemi-Willamo-Heikanmaa) (1913-1984) 的生平故事为基础。研究人员 (例如 Gullichsen 1993；Kontio 1998) 此前曾将卡里尼米的作品视为一项全球项目，旨在扩大或超越女性气质、男性气质和性别认同的规范观念。在她的作品中，利克索姆追随了卡里尼米的脚步，创造了性别界限、超越性的空间，挑战了北部固化的刻板印象、严格的分类和主流叙事149。利克索姆的作品通过戏仿、讽刺和夸张手法，上演了一场狂欢式的女性力量庆典，包括自我表达的自由。她的作品拒绝被解读为受苦受难的北方的“社会色情”（Kantokorpi 1997）。更重要的是，她怪诞的写作风格拒绝了拉普兰文学早期常见的北方自然浪漫异国情调。
通过情感分析使用...
摘要 - 在当今的数字时代，读者的偏好在不断变化，提供量身定制和精确的书籍建议对于吸引用户和扩展平台至关重要。本研究介绍了一种混合图书推荐系统，该系统利用了高级机器学习方法，例如情感分析和实时数据处理，以解决传统推荐模型所面临的问题。框架强调分析用户反馈，社交媒体趋势以及过去的阅读习惯，以提供异常个性化和情感上的建议。通过基于深度学习的预测建模，协作过滤和NLP的结合，该系统可确保对用户偏好有透彻的了解。这种适应性的模型不仅提高了建议的准确性，还提高了用户满意度和长期参与，为当代电子商务驱动的推荐平台的不断发展的要求提供了整体解决方案。索引术语分析，自然语言处理，书籍建议，用户评论，机器学习，个性化，协作过滤，基于内容的过滤。
利用光电容积描记法特征进行脑心相互作用的网络生理学方法以表征情感状态
新兴证据强调了心脏和大脑动态之间的双向、复杂和非线性交流。虽然一些研究已经应用人工智能根据静态 EEG 和 PPG 特征来区分和分类情绪，但很少有研究关注不同情绪状态下这些相互作用的网络元素。本研究使用来自 DEAP 数据集的数据（其中包括参与者观看情感唤起音乐视频时记录的 EEG 和 PPG 信号），应用了一种新颖的网络分析方法来研究大脑节律和 PPG 特征（幅度、峰峰间隔和脉冲宽度幅度）之间的动态相互作用。部分互相关的时间延迟稳定性用于识别情绪状态。在情感状态下，EEG 节律与 PWA 和 PPI 之间存在显着相关性（p <0.05）。然而，PPI 或 PWA 影响 EEG 波段的反向关系并不显着。此外，PPG 振幅与 EEG 节律之间的相关性（反之亦然）并未显著区分情感状态，这表明 PPG 振幅对情绪状态的指示性不如 PPI 或 PWA。研究结果确立了 EEG-PWA 和 EEG-PPI 连接是情感状态的可靠指标，并为开发可解释的基于图的情绪识别系统提供了见解。
社会情感属性在增强人机协作中的作用
本文深入探讨了人类与人工智能 (AI) 互动的动态，强调优化这些互动以提高人类生产力。该研究采用扎根理论文献综述 (GTLR) 方法，系统地识别和分析了 2018 年至 2023 年期间发表的文献中的主题。数据主要从 Scopus 数据库收集，使用 Web of Science 来证实研究结果，并包括通过滚雪球效应确定的其他来源。这项探索的核心是社会情感属性的关键作用，例如信任、同理心、融洽关系、用户参与度和拟人化——这些元素对于成功将 AI 融入人类活动至关重要。通过对现有文献进行全面回顾并结合案例研究，本研究阐明了如何设计和使用 AI 系统来促进人与机器之间更深层次的信任和同理心理解。分析表明，当 AI 系统适应人类的情感和认知需求时，协作效率和生产力会显着提高。此外，本文还讨论了培养这种人机关系的伦理意义和潜在的社会影响。它主张人工智能发展的范式转变——从主要关注技术能力转向采用更全面的方法，重视人机互动的社会情感方面。这种转变可能为人类与人工智能之间更有意义、更富有成效的合作铺平道路，最终带来技术创新和以人为本的进步。
社交媒体文本中情感分类的机器学习算法的比较分析
在社交媒体时代，情感分析对于理解公众舆论至关重要。本研究对社交媒体文本中情感分类的五种机器学习算法进行了比较分析：逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，天真的贝叶斯和梯度增强。使用三个月内收集的100,000条推文的数据集，我们评估了这些算法在将情感分类为正，负或中性的表现。数据经过了广泛的预处理，包括使用SMOTE清洁，归一化和解决类不平衡。我们的结果表明，逻辑回归和SVM的总体准确性为86.22％，表明所有情感类别的表现都平衡。随机森林紧随其后的精度为82.59％，而幼稚的贝叶斯和梯度提升的表现较低，但仍然值得注意的性能分别为70.45％和69.96％。所有模型在分类负面情绪方面均表现出挑战，这表明了潜在的改进领域。该研究提供了对每种算法的优势和劣势的见解，为从业人员选择适当的情感分析任务的指导提供了指导。我们的发现有助于将机器学习应用于社交媒体交流的快速发展的景观中的复杂的情感分析任务。
情绪脑电图中有效的情感指标...
摘要 本研究探讨了脑电图 (EEG) 在表征情绪方面的应用，并深入了解了自我报告结果与机器学习结果之间的一致性。30 名参与者参与了五个旨在引发特定情绪的虚拟现实环境，同时记录了他们的大脑活动。参与者通过自我评估人体模型自我评估了他们的真实情绪状态（包括唤醒度和效价）。采用梯度提升决策树作为分类算法，测试 EEG 在表征情绪状态方面的可行性。出现了与不同效价和唤醒度水平相对应的独特神经激活模式，自我评估结果与分类器之间显著的对应关系表明，基于 EEG 的情感指标可成功应用于情绪表征，揭示了将其用作真实测量的可能性。这些发现为 EEG 作为情绪表征工具的有效性及其对更好地理解情绪激活的贡献提供了令人信服的证据。