在当今的人工智能领域，多轮对话机器人的情感分析可是个热门话题。今天就来给大家详细聊聊它的几种方法。


机器人对话


1、基于机器学习的方法


监督式学习方法，得用带有情感标签的训练数据集来训练模型，就像在多轮对话场景下，收集大量已标注情感的对话样本，像积极、消极或中性情感标签的对话轮次数据。常用的算法有支持向量机、朴素贝叶斯等。


这种方法准确率高，但需要大量人工标注数据，成本可不低。无监督式学习方法呢，不用带情感标签的训练集，通过聚类等技术发现情感信息。在多轮对话中，对整体文本分析，像用K - Means聚类算法等。成本低能处理大规模文本，但准确率和稳定性可能稍差。


还有半监督式学习方法，结合了前两者的思想，用少量有标签和大量无标签数据训练模型。比如人工精选有代表性情感的对话轮次作为有标签数据，日常对话积累作为无标签数据。它能利用无标签数据提高性能，不过对数据分布和质量敏感。


2、基于深度学习的方法


循环神经网络及其变体，像RNN能处理序列数据，在多轮对话中逐轮处理文本，考虑前后轮次语义关联。LSTM和GRU能更好处理长序列依赖关系。比如在分析长轮次对话时，能记住关键情感信息。


卷积神经网络能自动学习文本特征表示，对每轮对话文本卷积操作提取局部特征，再综合判断情感倾向。变换器基于自注意力机制，能处理长距离依赖关系，在多轮对话涉及多主题切换时，能更好捕捉情感关联。


3、基于词典的方法


通过预定义情感词典识别文本情感倾向。在多轮对话中，对每轮词语匹配查找，根据词典中词汇的情感极性判断轮次情感倾向，再综合多轮结果分析整个对话情感。


4、混合方法


把前面几种方法结合起来，比如先用词典方法初步判断每轮对话情感，再用深度学习模型进一步分析考虑多轮语义关联后的准确情感，最后用机器学习方法校准结果，这样能提高多轮对话情感分析的准确性。