文件名称：EmotionRecognitionKeystrokeDynamics:通过Pyhon中的击键动力学进行情绪识别
文件大小：827KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-03 04:43:30
JupyterNotebook
EmotionRecognition按键动态 通过Pyhon中的击键动力学进行情绪识别 因此，在这项工作中，我们将探索通过击键动力学进行情绪识别的分类任务，并评估包括人口统计学信息（年龄，性别，教育程度，打字习惯等）是否适合此任务。 受此任务先前工作的启发，我们还将基于编辑距离引入一项新功能，以捕获键入文本中的错字数量，并评估此功能是否对我们的任务有用并且对我们有帮助。 这项工作的贡献如下： 我们通过击键动力学来探索情绪识别任务，并表明借助键盘提取的功能，我们可以识别人们的情绪状态。 我们还比较了不同的实验和分类设置，并证明我们使用XGBoost或SVM模型在固定文本实验中实现了最佳性能。 我们引入了一种基于编辑距离的新功能，以捕获键入文本中的错字数量，并表明此功能很有价值，有助于改善分类结果。 我们调查参与者的人口统计信息是否有助于提高绩效，发现其中一些对我们的任务有益。 借助功
【文件预览】：
EmotionRecognitionKeystrokeDynamics-main
----LICENSE(1KB)
----data_analysis_free_text.ipynb(632KB)
----data_analysis_fixed_text.ipynb(639KB)
----README.md(2KB)