这个研究将关系框架理论作为对话的情感动力分析（Sentiment Analysis）基础。
11K 人人对话 VS 人机对话 的（情感倾向、镜像行为）进行了比较。
研究发现：两者都有情感相关的互动，但是当面临负面utterence时，如果人类面临的是机器的话，他们直接表达负面的概率比（面对人时）高2倍。同时，对于污言秽语的压抑也更少。
我们介绍了新的情感神经网络补充进行情感的及时分析。
Conversational agents: woebot
1 人与机器的交流，也是按照社会规则的
2 人与机器是可以产生情感的 电影SHE?
3 它不受地理经济限制、快速共时性的交流、持续的availability 、耻辱感，有着很多好处
关系框架理论
关系框架理论（Relational Frame Theory, RFT）是对认知和语言的一个新的解释。
有三种模型：events and attribution time and contingency comparison and evaluation.
一般存有“相互推衍性(mutual entailment) ”、“联合推衍性(combinatorial entailment)”和“刺激功能的转换transformation of thestimulus function)”三个特征(王淑娟,张婍,祝卓宏, 2012)，当所有上述三个特征确定并形成某种特定的关系时,我们就称这种关系为「关系框架」。
Affect 外在刺激 language 语言和认知 behavior 行为和症状反应
RFT指出的人类大脑由于联结过程的容易性和随意性,具有超强的建立关系的能力。即使不相关的情景也引发负性思维和痛苦情绪(如失恋的人因看到别人的热恋就会有失落和挫败感,即触景生情)。而如果试图控制某种想法或压抑负性情绪,实际上会加强这种非理性联系的强度。
相关研究证实受压抑的想法会更频繁地出现(Wegner,Schneider,Carter,&White,1987),试图压抑痛苦也不会取得效果(Cioffi & Holloway,1993)。因此,RFT解释了控制或改变想法、压抑情绪为何有时适得其反,也为ACT的接纳、解离等技术找到了理论依据(Hayes, 2016)。
RFT怎么与NLP联系起来呢？
NLP 以情感分析 与RFT【event和attribution】模型有关。
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