Problème de reconnaissance des émotions de l'utilisateur dans le système d'assistant intelligent

Les problèmes de reconnaissance des émotions des utilisateurs dans les systèmes d'assistant intelligent nécessitent des exemples de code spécifiques

Le système d'assistant intelligent est une application basée sur la technologie de l'intelligence artificielle, et son objectif est de fournir aux utilisateurs des services d'information et des expériences interactives rapides et précises. Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, les fonctions des systèmes d'assistance intelligents sont devenues de plus en plus abondantes, de la reconnaissance vocale initiale et de la synthèse vocale au traitement actuel du langage naturel, à la reconnaissance des émotions, etc. l'utilisateur et le système sont devenus de plus en plus complexes. Les interactions deviennent plus intelligentes et humaines.

Cependant, dans les applications pratiques, les systèmes d'assistants intelligents sont encore confrontés à certains défis en matière de reconnaissance des émotions des utilisateurs. Les expressions émotionnelles des utilisateurs sont diverses et complexes, couvrant une variété d'émotions telles que la colère, le bonheur, la tristesse, etc. Par conséquent, il devient particulièrement important de savoir comment identifier avec précision les émotions des utilisateurs. Ci-dessous, nous présenterons une méthode de reconnaissance des émotions de l'utilisateur basée sur le traitement du langage naturel et donnerons des exemples de code spécifiques.

Avant d'effectuer la reconnaissance des émotions des utilisateurs, vous devez d'abord établir un dictionnaire des émotions. Le dictionnaire des émotions est un dictionnaire qui contient divers mots d'émotion et leurs valeurs d'intensité d'émotion correspondantes. Il peut être construit manuellement ou à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique. Ici, nous prenons la construction manuelle comme exemple. Supposons que notre dictionnaire émotionnel contienne les mots émotionnels suivants et leurs valeurs d'intensité émotionnelle :

emotion_dict = {
    'happy': 1.0,
    'sad': -1.0,
    'angry': -1.5,
    'excited': 1.5,
    'calm': 0.0
}

Ensuite, nous devons effectuer une reconnaissance des émotions sur le texte saisi par l'utilisateur. Une méthode couramment utilisée est la méthode de sommation pondérée des sentiments basée sur des mots de sentiments. Les étapes spécifiques sont les suivantes :

1. Tout d'abord, effectuez un traitement de segmentation de mots sur le texte saisi par l'utilisateur. La segmentation de mots est le processus de division du texte en petits mots ou phrases. Vous pouvez utiliser les outils de segmentation de mots existants ou implémenter vous-même une simple fonction de segmentation de mots.

import jieba

def word_segmentation(text):
    words = jieba.cut(text) # 使用jieba进行中文分词
    return list(words)

2. Ensuite, parcourez les résultats de la segmentation des mots et calculez le score de sentiment de chaque mot. Si le mot figure dans le dictionnaire des sentiments, sa valeur d'intensité de sentiment est ajoutée au score total, sinon le mot est ignoré.

def sentiment_analysis(words):
    score = 0.0
    for word in words:
        if word in emotion_dict:
            score += emotion_dict[word]
    return score

3. Enfin, la catégorie d'émotion de l'utilisateur est jugée en fonction du score. Si le score est supérieur ou égal à 0, il s’agit d’une émotion positive ; si le score est inférieur à 0, il s’agit d’une émotion négative ; dans le cas contraire, il s’agit d’une émotion neutre ;

def emotion_recognition(score):
    if score > 0:
        return 'Positive'
    elif score < 0:
        return 'Negative'
    else:
        return 'Neutral'

Ce qui précède est une méthode de reconnaissance des émotions utilisateur basée sur un dictionnaire d'émotions. Voici un exemple de code complet :

import jieba

emotion_dict = {
    'happy': 1.0,
    'sad': -1.0,
    'angry': -1.5,
    'excited': 1.5,
    'calm': 0.0
}

def word_segmentation(text):
    words = jieba.cut(text)
    return list(words)

def sentiment_analysis(words):
    score = 0.0
    for word in words:
        if word in emotion_dict:
            score += emotion_dict[word]
    return score

def emotion_recognition(score):
    if score > 0:
        return 'Positive'
    elif score < 0:
        return 'Negative'
    else:
        return 'Neutral'

text = '今天天气真好，心情很愉快！'
words = word_segmentation(text)
score = sentiment_analysis(words)
emotion = emotion_recognition(score)
print(f'Text: {text}')
print(f'Words: {words}')
print(f'Sentiment Score: {score}')
print(f'Emotion: {emotion}')

L'exemple de code ci-dessus montre comment effectuer la reconnaissance des émotions sur un texte donné et afficher la catégorie d'émotion et le score d'émotion. . Grâce à cette méthode, nous pouvons utiliser l'émotion de l'utilisateur comme facteur important pour optimiser l'interaction et les services du système d'assistant intelligent, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.

Bien sûr, l'exemple de code ci-dessus n'est qu'une simple méthode de reconnaissance des émotions, et des modèles et des technologies plus complexes peuvent être nécessaires dans les applications réelles pour améliorer la précision. Cependant, l'approche basée sur un dictionnaire de sentiments reste un point de départ simple et efficace qui peut nous aider à comprendre et à appliquer les besoins émotionnels des utilisateurs.

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!