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融合多元信息的对话情绪识别模型研究

一、引言

随着人工智能技术的飞速发展，情感计算逐渐成为研究热点。对话情绪识别作为情感计算的重要组成部分，对于提升人机交互体验、智能客服、社交机器人等应用具有重要意义。本文旨在研究融合多元信息的对话情绪识别模型，通过分析不同信息源的融合策略，提高情绪识别的准确性和鲁棒性。

二、研究背景及意义

随着互联网和社交媒体的普及，人们在网络空间中的交流越来越频繁。因此，准确识别对话中的情绪对于理解用户意图、提升用户体验、实现智能交互具有重要意义。传统的情绪识别方法主要基于文本信息，忽略了语音、表情等多元信息。融合多元信息的对话情绪识别模型研究，能够充分利用多模态信息，提

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