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EEG融入自标签的自监督对比学习情感分析方法
文献摘要：
基于脑电信号的情绪识别是推断人类内心情绪状态的有效方法.近年来脑电信号的发展主要受标签标注的限制,如何从无标签脑电数据中学习到稳健的矢量表达是当前研究的重点.本文在自监督模型基础上,将经特征拓扑后的脑电数据作为输入,在训练过程中融入自标签Top-K,同时引入注意力机制,使模型获得更好的性能.模型在脑电数据集SEED上取得了78.3％的分类准确度.
文献关键词：
EEG;差分熵;自监督对比学习;自标签;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
昝梦园;魏翌欣;乔鲲源
作者机构：
天津师范大学,天津 300000
文献出处：
引用格式：
[1]昝梦园;魏翌欣;乔鲲源-.EEG融入自标签的自监督对比学习情感分析方法)[J].软件,2022(11):21-23
A类：
自标签,差分熵
B类：
EEG,自监督对比学习,学习情感,情感分析,脑电信号,情绪识别,内心情绪状态,标签标注,无标签,脑电数据,训练过程,Top,注意力机制,SEED
AB值：
0.283499
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