text: 情感計算是一個跨學科領域，涉及計算機科學、 心理學和認知科學，旨在研發能夠識別、解釋、處理、模擬人類情感的系統。雖然該學科最早可追溯至早期的哲學研究，即人們對情緒的剖析，但真正使其成為現代計算機科學分支的，則是1995年羅莎琳·皮卡德發表的關於情感計算的論文。人們研究情感計算很大程度上是為了能夠模擬共情——機器應該能夠解釋人類的情緒狀態，做出相適應的行為，對情緒給予恰當的回應。文字情感分析和情感分析的區別在於，前者僅辨識詞語的情感極性，後者辨識人類的不同情緒。研究範圍.分類與維度.在認知科學和神經科學中，描述人類感知，並對人類情感進行分類的模型主要有兩種： 連續模型。相反，分類模型由數個不同的分類器組成，每個分類器各自偵測不同的情感。這個模型解釋了許多現象。例如，如果在快樂與驚奇的表情圖片之間插入變形序列的話，在這些過渡影象中，人們看到的要麼是快樂要麼是驚奇的神情，而不會認為是兩者兼有。分類模型.中國自古代就有“喜、怒、哀、懼、愛、惡、欲”的“七情”說法，這便是情緒分類模型的一個例子。情緒的正確分類是心理學上歷來的爭議話題，現代心理學中對此大致有兩種觀點，一種認為情緒可以被割裂地劃分為幾類，另一種認為大部分情緒本質相同，僅僅是程度上存在差異。持分類模型態度的心理學家大多贊成將情感分為基礎情感和複合情感。連續模型.維度情緒論是基本情緒論之外的另一種情緒研究觀點，認為情緒固有性質存在度量，即維度。關於情感的連續模型並沒有統一的標準評價其好壞，常見的連續情感模型有：檢測與識別情感資訊.情感資訊的檢測會從被動式感測器開始，它能夠捕捉到使用者的生理狀態、行為表現方面的原始資料，這些資料和人類用以覺察他人情感的線索很相似。例如，攝像機可以捕捉面部表情、身體姿勢和手勢，麥克風則可以捕捉語音。一些感測器還可以透過測量生理資料來探測情感線索。識別情感資訊需要從收集的資料中提取有意義的模式，通常要用到多模態的機器學習技術。處理的結果要麼會被打上標籤，要麼會對映到“正負性—喚醒度等，他們認為情感本質上是社會性的。皮卡德專注於人機互動，她對情感計算的目標是“讓計算機認知與表達情感，甚至在某些場合下‘擁有’情感”。 相比之下，互動方法尋求“讓人們理解與體驗自身情感” ，增進以計算機為中介的人際交往，而並不一定要求得情感向客觀數學模型的對映，來便於機器理解；情感計算應當讓人類暢通無阻地理解彼此的情感，而這些情感資訊往往會是歧義的、主觀的或上下文敏感的。:284皮卡德的批評者將她的情感概念描述為“客觀的、內部的、個人的和機械的”。 他們認為這將情緒降格成可測量的離散生理訊號，而生理訊號實際上只是認知的輸入。情緒體驗的複雜性則被忽視了。:280:278互動方法認為，雖然情感具有生物物理性，但它是“以文化為基的、動態體驗的、某種程度上是行為和互動中構建的”。:276換言之，互動方法認為“情感是透過互動體驗到的社會與文化產物”。
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