情感计算模型
情感的数学模型的交积运算
交接、交集、交叉、交错的区别为：指代不同、引证用法不同、侧重点不同。指代不同 交接：移交和接替。交集：（不同的感情或事物）同时出现。交叉：若干方向各异的线条相互穿过。
另一种观点认为，人工情感是科学研究上一种多余的“奢侈”。人类思维是一个巨大的系统工程，其基本的流程至今还没有完全研究清楚，很多内容甚至不能用语言表达，但肯定不会像二进制那样简单。
交集： 表示方法 ∩ 。并集 ： 表示方法 ∪ 。集合论中，设A，B是两个集合，由所有属于集合A且属于集合B的元素所组成的集合，叫做集合A与集合B的交集（intersection），记作A∩B。
一些特殊情况下交集是等于并集的，如A=B时。
你还记得高中数学的第一课吗？讲的是集合，具体定义去百度，里面有两个运算法则：交集和并集。也许你当时觉得很容易，那么今天还是回头想想它在讲什么。
情感分析之TF-IDF算法
IF-IDF 是信息检索（IR）中最常用的一种文本表示法。算法的思想很简单，就是统计每个词出现的 词频（TF） ，然后再为其附上一个 权值参数（IDF） 。
如何实现关键词的自动分类 分类一直是一件比较痛苦的事，特别是当关键词的规模很大的时候，人工分类往往要做好久。
TFIDF算法是建立在这样一个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取TF词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。
可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以，自动提取关键词的算法就很清楚了，就是计算出文档的每个词的TF-IDF值，然后按降序排列，取排在最前面的几个词。
文本情感分析和观点挖掘(Sentiment Analysis)，又称意见挖掘(Opinion Mining)是自然语言处理领域的一个重要研究方向。简单而言，是对带有情感色的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。
不过好在有很多的场景是不需要区分观点评价的实体和观点持有者，例如在商品评论的情感分析中，可以默认评论的对象是被评论的商品，评论的观点持有者也是评论者本人。
什么是情感计算?
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情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。
情感计算实际上指的就是在交往的时候我们的情感付出，他是一个什么样的一个层次和深度。
自此，情感计算这一新兴科学领域，开始进入众多信息科学和心理学研究者的视野，从而在世界范围内拉开了人工智能走向人工情感的序幕。其中，语音是表达情感的主要方式之一。人类总是能够通过他人的语音轻易地判断他人的情感状态。
能被计算，处于发展之中，情感计算是人工智能研究中最关键部分之一，事实上对于情感不要求精确统一的计算，而是要加入随机值。
人工智能艺术与情感计算感情智能的关系。情感计算是在人工智能理论框架下的一个质的进步，它阐述人工智能艺术的情感边界、情感限度和情感超越问题。
机器是否具有情感是机器人性化程度高低的关键因素之一。让人工智能理解人类情感的研究由此而生。很长时间以来，是否具备情感，是区分人与机器的重要标准之一。换言之，机器是否具有情感是机器人性化程度高低的关键因素之一。
人工智能的实现方法有哪些
一个普通聊天机器人需要大量语言训练。有两种做法，（对于中文）传统的是对一段文字进行分词，然后进行主谓宾分析，接着通过数据库中有的句型模式进行匹配，取得匹配高的几个，查找对应回答句型并根据原有文本联想填词。
人工智能包括五大核心技术：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
关于人工智能研究的主要途径与方法如下：结构模拟，神经计算：所谓结构模拟，就是根据人脑的胜利结构和工作机理，实现计算机的智能，即人工智能。我们知道，人脑的生理结构是由大量神经细胞组成的神经网络。
人工智能真的会有感情吗?
一方面，如果AI具有人类感情，它们可能会更加理解人类的需求和情感，并能够更好地与人类进行交互和合作，从而促进人机交互技术的发展。此外，它们还可能会更好地处理人类的情感和心理健康问题，从而提高人类的生活质量。
如果AI有了人类的情感，那岂不是就是说由人类创造出来的智慧将会远远超过人类的智慧。但我觉得这是不可能的。
但是如果有一天AI真的有了人的情感，这个世界将会发生巨大的变化，具体来说，这些变化包括人的某些工作会被AI所取代，必将产生自主意识成为独特的生命，以及在生产领域AI可能取代人而占据主导地位的三个方面。