Bagaimana untuk melakukan sintesis emosi dan penjanaan emosi dalam C++?

Bagaimana untuk melakukan sintesis emosi dan penjanaan emosi dalam C++?

Abstrak: Sintesis emosi dan penjanaan emosi adalah salah satu bidang aplikasi penting teknologi kecerdasan buatan. Artikel ini akan memperkenalkan cara melakukan sintesis emosi dan penjanaan emosi dalam persekitaran pengaturcaraan C++, dan menyediakan contoh kod yang sepadan untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan teknologi ini dengan lebih baik.

1. Pengenalan
   Sintesis emosi dan penjanaan emosi ialah titik panas penyelidikan dalam teknologi kecerdasan buatan, yang digunakan terutamanya untuk mensimulasikan ekspresi emosi manusia dan proses penjanaan emosi. Melalui pembelajaran mesin dan teknik pemprosesan bahasa semula jadi, kami boleh melatih model untuk meramalkan emosi dan menjana ekspresi emosi yang sepadan. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara melaksanakan sintesis emosi dan penjanaan emosi melalui bahasa pengaturcaraan C++.
2. Sintesis Emosi
   Sintesis emosi merujuk kepada menukar teks atau pertuturan kepada output dengan emosi yang sepadan. Pendekatan biasa ialah menggunakan kamus sentimen untuk memadankan perkataan sentimen berdasarkan teks input dan menilai skor sentimen. Untuk melaksanakan sintesis emosi dalam C++, anda boleh menggunakan perpustakaan sumber terbuka seperti NLTK (Natural Language Toolkit) untuk memproses kamus emosi.

Berikut ialah contoh kod C++ mudah yang melaksanakan fungsi sintesis emosi berdasarkan kamus emosi:

#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;
}

Kod di atas melakukan sintesis emosi dengan membaca kamus emosi, memadankan perkataan emosi dalam teks dengan kamus dan mengira skor emosi. Kamus emosi di sini hanyalah contoh mudah Dalam aplikasi sebenar, lebih banyak kosa kata emosi boleh digunakan mengikut keperluan.

3. Penjanaan emosi
   Penjanaan emosi merujuk kepada penjanaan teks atau ucapan berdasarkan emosi yang diberikan. Untuk penjanaan emosi dalam C++, anda boleh menggunakan model generatif seperti rangkaian neural berulang (RNN) dan rangkaian lawan generatif (GAN).

Berikut ialah contoh kod C++ mudah yang menunjukkan cara menggunakan rangkaian saraf berulang untuk menjana teks berasaskan emosi:

#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;
}

Kod di atas menggunakan perpustakaan LibTorch untuk melaksanakan model rangkaian saraf berulang yang mudah. Dengan melatih satu siri urutan emosi, urutan teks yang sepadan dijana berdasarkan emosi. Semasa proses latihan, kami menggunakan kehilangan kemungkinan log negatif untuk mengukur perbezaan antara hasil ramalan dan sasaran, dan menggunakan pengoptimum Adam untuk mengemas kini parameter model.

4. Ringkasan
   Artikel ini memperkenalkan cara melaksanakan sintesis emosi dan penjanaan emosi dalam persekitaran pengaturcaraan C++. Sintesis emosi menggunakan kamus emosi untuk melakukan analisis emosi pada teks untuk mencapai fungsi sintesis emosi menggunakan model generatif untuk menjana urutan teks berasaskan emosi. Kami menyediakan contoh kod yang sepadan, dengan harapan dapat membantu pembaca memahami dan menggunakan teknologi sintesis emosi dan penjanaan emosi dengan lebih baik. Sudah tentu, ini hanyalah contoh mudah, dan ia boleh dioptimumkan dan dikembangkan mengikut keperluan khusus dalam aplikasi sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan sintesis emosi dan penjanaan emosi dalam C++?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!