王艺霖　赵文浦　吴春颖

摘  要：近年来，国内情感识别领域研究发展迅速，但仍缺乏对已有进展的整理统计。为找出该领域内研究不足和未来发展趋势，文章基于中国知网（CNKI）中的国内情感识别相关文献进行样本检索，通过文献计量法对样本进行多维度分析;利用可视化工具（CiteSpace）探究样本关键词及发展阶段。结果表明其研究热点主要围绕语音情感识别、支持向量机、深度学习等;历经了起步探索、发展强化至深化研究三个阶段;未来情感识别领域的研究趋势将集中于语音情感识别等方向。

关键词：情感识别;网络舆情;文献计量学;CiteSpace

中图分类号：TP18;G353.1 文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2021）17-0001-06

Abstract： In recent years， the research in the field of emotion recognition in China has developed rapidly， but there is still a lack of sorting and statistics of the existing progress. In order to find out the lack of research and future development trend in this field， based on the domestic emotion recognition related literatures in China National Knowledge Internet （CNKI）， this paper carries out sample retrieval， multi-dimensional analysis of the samples through bibliometrics， and uses visualization tools （CiteSpace） to explore the sample keywords and development stages. The results show that it's research hotspots mainly focus on speech emotion recognition， support vector machine and deep learning; it has gone through three stages： initial exploration， development and strengthening to in-depth research; the research trend in the field of emotion recognition will focus on speech emotion recognition in the future.

Keywords： emotion recognition; internet public opinion; bibliometrics; CiteSpace

0  引  言

情感识别与交互是基于人工智能的方法和技術赋予机器或计算机以人类式的情感，使之具有识别、表达和理解情绪的能力，具有模仿、延伸和扩展人类情感的能力，从而建立和谐的人机环境，并使机器人智能化[1]。根据情感信息来源的不同，情感识别可分为语音情感识别、表情识别、身体姿势和生理信号等情感信息的识别[2]。近年，情感识别逐渐成为人工智能研究的重要领域，广泛应用在社会安全治理，网络舆论分析，医疗，教育等众多方面。

随着科学技术手段的不断发展，人们要求计算机、机器人能够辅助或替代人类分析海量数据，适应越来越复杂且广泛的工作。算法程序让计算机具有情感识别，表达，理解能力，从而能在愈多的方面替代、补偿和加强人的感知功能、思维功能和行为功能。……