分析跨模态的心理情感预测：在自然语言处理（NLP）中利用情感数据集

《ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing》：Analysing Psychological Sentiment Prediction Across Modalities: Harnessing Emotion Datasets within Natural Language Processing (NLP)

心理学情感预测研究结合自然语言处理（NLP）技术与多模态数据分析，探讨了D-GANs、LSTM和GRU等算法在文本情感分析中的应用，通过Python实现并评估模型损失、准确率、召回率等指标，为心理语言学和智能交互研究提供方法参考。

　　

摘要

研究人类的情感和感受是心理学领域中的一个关键要素，它具有重要的意义，例如评估心理健康和改善人机交互。最近，人们越来越关注如何通过各种媒介（包括文本、音频、视频和生理信号）来预测心理情绪。通过利用自然语言处理（NLP）的进步并分析多模态数据，本研究探讨了将情感数据集整合到NLP框架中以改进心理情绪预测的方法。本文展示了某些NLP技术在预测心理情绪方面的应用，例如深度生成对抗网络（D-GANs）、长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）。所考虑的算法通过Python实现，用于评估结果的参数包括模型损失、混淆矩阵、准确率、精确度、召回率和F1分数。我们进行这项分析的目的是为了更深入地了解现有的方法论以及NLP领域中心理情绪预测研究的未来发展前景。