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인공지능 시스템은 많은 산업과 학술 기관에 의해 개발되었으며, 감정이나 감정에 대한 최근 연구도 많이 이루어지고 있습니다. 이전의 감정에 관한 연구는 감정을 감정 주석이 있는 데이터로부터 학습할 수 있는 지식으로 다루었고, 감정 생성이 아닌 감정 인식이나 표현에 초점을 맞추었습니다. 본 논문에서는 감정이 본질적이며 더 많은 지식이 습득됨에 따라 전파된다는 가정을 기반으로 감정 생성을 위한 그래프 주의 네트워크(GAT)를 설계합니다. 우리는 지식을 그래프로 표현하고, 지식 습득을 지식 그래프의 확장으로 공식화합니다. 시간이 흐름에 따라 그래프가 커지고 GAT는 시계열 그래프 데이터로부터 학습합니다. 감정이 새로 습득한 지식으로 전파된다는 가정을 기반으로 이러한 지식 습득을 시뮬레이션합니다. 흥미롭게도, 시뮬레이션 결과는 정신의학의 이전 발견과 일치하는 행동을 나타냈습니다. 우리는 우리의 연구가 경험하거나 학습한 내용에 대한 고유한 감정을 가진 인간 유사 감정 에이전트의 개발에 기여할 것이라고 믿습니다.
Lim et al. (Sun,)은 이 질문을 연구했습니다.
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