C++ で感情合成と感情生成を行うにはどうすればよいですか?

C で感情合成と感情生成を実行するにはどうすればよいですか?

要約: 感情の合成と感情の生成は、人工知能テクノロジーの重要な応用分野の 1 つです。この記事では、C プログラミング環境で感情合成と感情生成を実行する方法を紹介し、読者がこれらのテクノロジをよりよく理解して適用できるように、対応するコード例を示します。

1. はじめに
   感情合成と感情生成は人工知能テクノロジーの研究のホットスポットであり、主に人間の感情表現と感情生成プロセスをシミュレートするために使用されます。機械学習と自然言語処理技術を通じて、感情を予測し、対応する感情表現を生成するモデルをトレーニングできます。この記事では、C プログラミング言語を使用して感情合成と感情生成を実装する方法を紹介します。
2. 感情合成
   感情合成とは、テキストまたは音声を、対応する感情を含む出力に変換することを指します。一般的なアプローチは、感情辞書を使用して、入力テキストに基づいて感情単語を照合し、感情スコアを評価することです。 C で感情合成を実行するには、NLTK (Natural Language Toolkit) などのオープン ソース ライブラリを使用して感情辞書を処理します。

以下は、感情辞書に基づいて感情合成関数を実装する簡単な C コードの例です。

#include <iostream>
#include <unordered_map>

// 情感词典
std::unordered_map<std::string, int> sentimentDict = {
    { "happy", 3 },
    { "sad", -2 },
    { "angry", -3 },
    // 其他情感词汇
};

// 情感合成函数
int sentimentSynthesis(const std::string& text) {
    int score = 0;
    
    // 按单词拆分文本
    std::string word;
    std::stringstream ss(text);
    while (ss >> word) {
        if (sentimentDict.find(word) != sentimentDict.end()) {
            score += sentimentDict[word];
        }
    }
    
    return score;
}

int main() {
    std::string text = "I feel happy and excited.";
    int score = sentimentSynthesis(text);
    
    std::cout << "Sentiment score: " << score << std::endl;
    
    return 0;
}

上記のコードは、感情辞書を読み取って感情合成を実行し、変換します。テキスト内の感情 感情の単語が辞書と照合され、感情スコアが計算されます。ここで挙げた感情辞書はあくまで一例であり、実際の応用では、必要に応じてさらに豊富な感情語彙が利用可能です。

3. 感情生成
   感情生成とは、与えられた感情に基づいてテキストまたは音声を生成することを指します。 C で感情を生成するには、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) や敵対的生成ネットワーク (GAN) などの生成モデルを使用できます。

以下は、リカレント ニューラル ネットワークを使用して感情ベースのテキストを生成する方法を示す簡単な C コード例です。

#include <iostream>
#include <torch/torch.h>

// 循环神经网络模型
struct LSTMModel : torch::nn::Module {
    LSTMModel(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize)
        : lstm(torch::nn::LSTMOptions(inputSize, hiddenSize).layers(1)),
          linear(hiddenSize, outputSize) {
        register_module("lstm", lstm);
        register_module("linear", linear);
    }

    torch::Tensor forward(torch::Tensor input) {
        auto lstmOut = lstm(input);
        auto output = linear(std::get<0>(lstmOut)[-1]);
        return output;
    }

    torch::nn::LSTM lstm;
    torch::nn::Linear linear;
};

int main() {
    torch::manual_seed(1);

    // 训练数据
    std::vector<int> happySeq = { 0, 1, 2, 3 }; // 对应编码
    std::vector<int> sadSeq = { 4, 5, 6, 3 };
    std::vector<int> angrySeq = { 7, 8, 9, 3 };
    std::vector<std::vector<int>> sequences = { happySeq, sadSeq, angrySeq };

    // 情感编码与文本映射
    std::unordered_map<int, std::string> sentimentDict = {
        { 0, "I" },
        { 1, "feel" },
        { 2, "happy" },
        { 3, "." },
        { 4, "I" },
        { 5, "feel" },
        { 6, "sad" },
        { 7, "I" },
        { 8, "feel" },
        { 9, "angry" }
    };

    // 构建训练集
    std::vector<torch::Tensor> inputs, targets;
    for (const auto& seq : sequences) {
        torch::Tensor input = torch::zeros({ seq.size()-1, 1, 1 });
        torch::Tensor target = torch::zeros({ seq.size()-1 });
        for (size_t i = 0; i < seq.size() - 1; ++i) {
            input[i][0][0] = seq[i];
            target[i] = seq[i + 1];
        }
        inputs.push_back(input);
        targets.push_back(target);
    }

    // 模型参数
    int inputSize = 1;
    int hiddenSize = 16;
    int outputSize = 10;

    // 模型
    LSTMModel model(inputSize, hiddenSize, outputSize);
    torch::optim::Adam optimizer(model.parameters(), torch::optim::AdamOptions(0.01));

    // 训练
    for (int epoch = 0; epoch < 100; ++epoch) {
        for (size_t i = 0; i < inputs.size(); ++i) {
            torch::Tensor input = inputs[i];
            torch::Tensor target = targets[i];

            optimizer.zero_grad();
            torch::Tensor output = model.forward(input);
            torch::Tensor loss = torch::nn::functional::nll_loss(torch::log_softmax(output, 1).squeeze(), target);
            loss.backward();
            optimizer.step();
        }
    }

    // 生成
    torch::Tensor input = torch::zeros({ 1, 1, 1 });
    input[0][0][0] = 0; // 输入情感：happy
    std::cout << sentimentDict[0] << " ";
    for (int i = 1; i < 5; ++i) {
        torch::Tensor output = model.forward(input);
        int pred = output.argmax().item<int>();
        std::cout << sentimentDict[pred] << " ";
        input[0][0][0] = pred;
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

上記のコードは、LibTorch ライブラリを使用して、シンプルなリカレント ニューラル ネットワーク モデル。一連の感情シーケンスをトレーニングすることにより、その感情に対応するテキスト シーケンスが生成されます。トレーニング プロセス中に、負の対数尤度損失を使用して予測結果とターゲットの差を測定し、Adam オプティマイザーを使用してモデル パラメーターを更新します。

4. 概要
   この記事では、C プログラミング環境で感情合成と感情生成を実行する方法を紹介します。感情合成では、感情辞書を使用してテキストの感情分析を実行し、感情合成の機能を実現します。感情生成では、生成モデルを使用して感情ベースのテキスト シーケンスを生成します。読者が感情合成と感情生成のテクノロジーをよりよく理解し、応用できるようにするために、対応するコード例を提供します。もちろん、これは単なる例であり、実際のアプリケーションの特定のニーズに応じて最適化および拡張できます。

以上がC++ で感情合成と感情生成を行うにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。