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Labeling Emotion01:20

Labeling Emotion

789
Emotional labeling is a cognitive process that involves identifying and naming one's emotions, such as anger, fear, happiness, or sadness. It allows individuals to recognize and express their internal emotional states, a critical aspect of emotional regulation and communication. Labeling emotions requires more than mere recognition; it also involves drawing upon memory and contextual cues to understand the current situation and apply a corresponding emotional label. For instance, feeling...
789
Cognitive Theories: Schachter-Singer Theory of Emotion01:20

Cognitive Theories: Schachter-Singer Theory of Emotion

2.0K
Stanley Schachter and Jerome Singer proposed the two-factor theory of emotion, which emphasizes the interplay between physiological arousal and cognitive labeling in forming emotional experiences. This theory suggests that emotions are not simply a result of physiological responses but rather a combination of these responses and the individual's cognitive interpretation of them.
Physiological Arousal and Cognitive Labeling
According to this theory, when an individual experiences...
2.0K

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CLDAE：対照学習とデュアルアテンションエンコーダーを組み合わせた2段階EEGベース感情認識フレームワーク

Rongqi Cao, Jian He, Yu Liang

    IEEE journal of biomedical and health informatics
    |February 27, 2026
    PubMed
    まとめ

    本研究では、脳波（EEG）ベースの感情認識のための新しいフレームワークであるCLDAEを紹介します。CLDAEは、対照学習とデュアルアテンションメカニズムを統合することにより、被験者間の一般化と被験者内のパーソナライゼーションの両方を強化します。

    キーワード:
    脳波感情認識対照学習デュアルアテンション機械学習

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    科学分野:

    • 神経科学
    • 機械学習
    • 生物医学工学

    背景:

    • 脳波（EEG）ベースの感情認識は、被験者間の一般化と被験者内のパーソナライゼーションにおいて課題に直面しています。
    • 既存のモデルは、しばしば広範なパーソナライズされたデータを必要としたり、個々の神経署名への適応に苦労したりします。

    研究 の 目的:

    • 一般化とパーソナライゼーションの制限に対処する新しいEEGベース感情認識フレームワークCLDAEを提案すること。
    • パフォーマンス向上のために、対照学習とデュアルアテンション特徴抽出メカニズムを統合すること。

    主な方法:

    • CLDAEフレームワークは、対照学習による事前トレーニングと感情認識によるファインチューニングの2つの段階を含みます。
    • 事前トレーニングのために、被験者間のEEG信号を使用したデータ拡張を利用します。
    • 特徴抽出のために、時間的注意とチャネル注意を組み合わせたデュアルアテンションエンコーダーを採用しています。

    主要な成果:

    • CLDAEは、被験者内および被験者間の感情認識タスクの両方で競争力のあるパフォーマンスを達成しました。
    • MANデータセットで高い精度を実証しました：被験者内認識で95.12％、被験者間認識で75.29％。
    • 感情認識精度においてベースライン手法を上回りました。

    結論:

    • 提案されたCLDAEフレームワークは、EEGベースの感情認識を効果的に強化します。
    • 対照学習とデュアルアテンションメカニズムの統合は、パーソナライゼーションと一般化の両方に有益であることが証明されています。