Comment faire de la synthèse et de la génération d'émotions en C++ ?

Comment réaliser la synthèse et la génération d'émotions en C++ ?

Résumé : La synthèse et la génération d'émotions sont l'un des domaines d'application importants de la technologie de l'intelligence artificielle. Cet article présentera comment effectuer la synthèse et la génération d'émotions dans l'environnement de programmation C++, et fournira des exemples de code correspondants pour aider les lecteurs à mieux comprendre et appliquer ces technologies.

1. Introduction
   La synthèse et la génération d'émotions sont des points chauds de la recherche dans la technologie de l'intelligence artificielle, qui sont principalement utilisées pour simuler l'expression émotionnelle humaine et les processus de génération d'émotions. Grâce aux techniques d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, nous pouvons entraîner des modèles pour prédire les émotions et générer les expressions émotionnelles correspondantes. Dans cet article, nous présenterons comment implémenter la synthèse et la génération d'émotions via le langage de programmation C++.
2. Synthèse émotionnelle
   La synthèse émotionnelle fait référence à la conversion d'un texte ou d'un discours en sortie avec les émotions correspondantes. Une approche courante consiste à utiliser un dictionnaire de sentiments pour faire correspondre les mots de sentiment en fonction du texte saisi et évaluer les scores de sentiment. Pour effectuer une synthèse d'émotions en C++, vous pouvez utiliser des bibliothèques open source telles que NLTK (Natural Language Toolkit) pour traiter les dictionnaires d'émotions.

Ce qui suit est un exemple de code C++ simple qui implémente la fonction de synthèse d'émotions basée sur le dictionnaire d'émotions :

#include <iostream>
#include <unordered_map>

// 情感词典
std::unordered_map<std::string, int> sentimentDict = {
    { "happy", 3 },
    { "sad", -2 },
    { "angry", -3 },
    // 其他情感词汇
};

// 情感合成函数
int sentimentSynthesis(const std::string& text) {
    int score = 0;
    
    // 按单词拆分文本
    std::string word;
    std::stringstream ss(text);
    while (ss >> word) {
        if (sentimentDict.find(word) != sentimentDict.end()) {
            score += sentimentDict[word];
        }
    }
    
    return score;
}

int main() {
    std::string text = "I feel happy and excited.";
    int score = sentimentSynthesis(text);
    
    std::cout << "Sentiment score: " << score << std::endl;
    
    return 0;
}

Le code ci-dessus effectue la synthèse d'émotions en lisant le dictionnaire d'émotions, en faisant correspondre les mots d'émotion dans le texte avec le dictionnaire et en calculant le score d'émotion. Le dictionnaire des émotions n'est ici qu'un simple exemple. Dans les applications réelles, des vocabulaires d'émotions plus riches peuvent être utilisés en fonction des besoins.

3. Génération d'émotions
   La génération d'émotions fait référence à la génération de texte ou de discours basé sur des émotions données. Pour la génération d'émotions en C++, vous pouvez utiliser des modèles génératifs tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux contradictoires génératifs (GAN).

Ce qui suit est un exemple de code C++ simple qui montre comment utiliser un réseau neuronal récurrent pour générer du texte basé sur les émotions :

#include <iostream>
#include <torch/torch.h>

// 循环神经网络模型
struct LSTMModel : torch::nn::Module {
    LSTMModel(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize)
        : lstm(torch::nn::LSTMOptions(inputSize, hiddenSize).layers(1)),
          linear(hiddenSize, outputSize) {
        register_module("lstm", lstm);
        register_module("linear", linear);
    }

    torch::Tensor forward(torch::Tensor input) {
        auto lstmOut = lstm(input);
        auto output = linear(std::get<0>(lstmOut)[-1]);
        return output;
    }

    torch::nn::LSTM lstm;
    torch::nn::Linear linear;
};

int main() {
    torch::manual_seed(1);

    // 训练数据
    std::vector<int> happySeq = { 0, 1, 2, 3 }; // 对应编码
    std::vector<int> sadSeq = { 4, 5, 6, 3 };
    std::vector<int> angrySeq = { 7, 8, 9, 3 };
    std::vector<std::vector<int>> sequences = { happySeq, sadSeq, angrySeq };

    // 情感编码与文本映射
    std::unordered_map<int, std::string> sentimentDict = {
        { 0, "I" },
        { 1, "feel" },
        { 2, "happy" },
        { 3, "." },
        { 4, "I" },
        { 5, "feel" },
        { 6, "sad" },
        { 7, "I" },
        { 8, "feel" },
        { 9, "angry" }
    };

    // 构建训练集
    std::vector<torch::Tensor> inputs, targets;
    for (const auto& seq : sequences) {
        torch::Tensor input = torch::zeros({ seq.size()-1, 1, 1 });
        torch::Tensor target = torch::zeros({ seq.size()-1 });
        for (size_t i = 0; i < seq.size() - 1; ++i) {
            input[i][0][0] = seq[i];
            target[i] = seq[i + 1];
        }
        inputs.push_back(input);
        targets.push_back(target);
    }

    // 模型参数
    int inputSize = 1;
    int hiddenSize = 16;
    int outputSize = 10;

    // 模型
    LSTMModel model(inputSize, hiddenSize, outputSize);
    torch::optim::Adam optimizer(model.parameters(), torch::optim::AdamOptions(0.01));

    // 训练
    for (int epoch = 0; epoch < 100; ++epoch) {
        for (size_t i = 0; i < inputs.size(); ++i) {
            torch::Tensor input = inputs[i];
            torch::Tensor target = targets[i];

            optimizer.zero_grad();
            torch::Tensor output = model.forward(input);
            torch::Tensor loss = torch::nn::functional::nll_loss(torch::log_softmax(output, 1).squeeze(), target);
            loss.backward();
            optimizer.step();
        }
    }

    // 生成
    torch::Tensor input = torch::zeros({ 1, 1, 1 });
    input[0][0][0] = 0; // 输入情感：happy
    std::cout << sentimentDict[0] << " ";
    for (int i = 1; i < 5; ++i) {
        torch::Tensor output = model.forward(input);
        int pred = output.argmax().item<int>();
        std::cout << sentimentDict[pred] << " ";
        input[0][0][0] = pred;
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

Le code ci-dessus utilise la bibliothèque LibTorch pour implémenter un modèle simple de réseau neuronal récurrent. En entraînant une série de séquences d'émotions, la séquence de texte correspondante est générée en fonction de l'émotion. Pendant le processus de formation, nous utilisons une perte de log-vraisemblance négative pour mesurer la différence entre les résultats de la prédiction et la cible, et utilisons l'optimiseur Adam pour mettre à jour les paramètres du modèle.

4. Résumé
   Cet article présente comment effectuer la synthèse et la génération d'émotions dans un environnement de programmation C++. La synthèse d'émotions utilise des dictionnaires émotionnels pour effectuer une analyse émotionnelle sur le texte afin d'atteindre la fonction de synthèse d'émotions ; la génération d'émotions utilise des modèles génératifs pour générer des séquences de texte basées sur les émotions ; Nous fournissons des exemples de code correspondants, dans l'espoir d'aider les lecteurs à mieux comprendre et appliquer la technologie de synthèse et de génération d'émotions. Bien entendu, il ne s’agit que d’un exemple simple, qui peut être optimisé et étendu en fonction des besoins spécifiques des applications réelles.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!