情感模型中的pleasure和valence有什么区别?

在看一些情感计算方面的论文时,一直有关注到PAD(pleasure-arousal-dominance)情感模型,最近的论文里面有的将pleasure…
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在阅读相关情感空间建模的论文中,其实有时候我们会发现作者会找一些志愿者,通过给不同刺激让他们填写问卷判断效价还有唤醒的程度有多大,因为情感是比较主观的,用文字式的调查问卷志愿者有时候会表达不清楚,这时候有人提出了图表式的问卷——推荐你看一下SAM自我评估模型调查问卷的一些论文,在这些论文中,基本上都是将Valence和Pleasure视为等价。

【SAM自我评估模型调查问卷】

为了使得志愿者在实验过程中可以直观的描述自己的感受,采用自我评 估模型(Self-Assessment-Manikin,SAM) ,即一种非语义的图形评估技术来测量志愿者在不同因素刺激下愉悦度、唤醒度和亲和度的反映。如图所示,三个维度 分别通过不同的人型图片表示,这让参与者可以减少对语言文字的依懒性,能够 进行准确的判断,在图中每个维度都有五个人形图,下表数字由 1-9 分别代表分 量的不同程度。 由上到下,第一个维度是愉悦度,数字 1、3、5、7、9 表示皱眉、不高兴、 中性、微笑、高兴。第二个维度是唤醒度,数字 1、3、5、7、9 表示昏昏欲睡、 困倦、中性、兴奋、刺激(睁大眼睛)。其中,上述两个维度 2、4、6、8 提供志 愿者在介于程度与程度之间作更细微的确定与选择。第三个维度是亲和度,1-9 依次表示亲和力微小到极大的程度。

【情感空间】

目前普遍的情感空间理论分为两种,一种是离散型情感理论,另一种是维度 型情感理论。在离散型情感空间中,采用标签的形式将情感表示为两两之间相对 独立的类别,如快乐、伤心、恐惧、生气、厌恶和惊讶六种基本情感,但是随着电子设备的迅速发展,人们获取视频、图像的数据越来越多,离散型情感空间 简单直观的优点也不复存在,情感模型表示的范围有限,且因为空间采用形容字 标签形式,导致情感与当地文化、语言、年龄等因素产生了联系,缺乏普适性。 为了克服上述缺点,一些学者开始采用一个或多个维度来定义情感,维度情感空间则假设情感是一个高度相关的连续量,采用几个取值连续的基本维度将情感状态描述为空间中的一个坐标点,而每个基本维度都是对情感某一方面的度量。


【参考文献】

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