要實現(xiàn)AI健康助手的情感監(jiān)測功能,幫助用戶識別和管理負(fù)面情緒,可以通過以下幾種技術(shù)手段:
情感分析技術(shù):利用自然語言處理(NLP)技術(shù),自動識別和提取文本中的傾向、立場、評價、觀點(diǎn)等主觀信息,如百度開源的Senta項目 。
多模態(tài)情感識別:結(jié)合語言和非語言表達(dá)數(shù)據(jù),使用可穿戴設(shè)備實時監(jiān)測面部和聲音表達(dá)所產(chǎn)生的*,實現(xiàn)對人類情感的準(zhǔn)確識別,如蔚山科學(xué)技術(shù)院和南洋理工大學(xué)的研究團(tuán)隊開發(fā)的多模態(tài)人類情感識別系統(tǒng) 。
情緒識別與分析:通過文字或語音識別用戶情緒,并給出分析和建議,如林間聊愈師應(yīng)用 。
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí):使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,從生理數(shù)據(jù)中檢測情緒,如Sentio公司的Feel項目 。
人工處理:開發(fā)人工智能和*處理算法,將生理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成清晰而具體的決策——情緒的標(biāo)記,如MATLAB在Feel項目中的應(yīng)用 。
個性化治療:根據(jù)用戶的情緒數(shù)據(jù),提供個性化的音樂、電影和書籍推薦,以實現(xiàn)情緒管理,如PSiFI技術(shù)的應(yīng)用 。
數(shù)據(jù)驅(qū)動的療法:利用可穿戴設(shè)備收集的數(shù)據(jù),與治療師合作,提供即時、準(zhǔn)確的個性化治療,如Sentio公司的* 。
情緒日歷:為用戶提供互動的情緒日歷,記錄情緒變化,幫助用戶更好地了解自己的情感狀態(tài) 。