本書共有六篇

第一篇
第1章到第3章介紹了多模態情感分析相關研究概述、多模態機器學習以及多工學習機制在不同領域的應用。

第二篇
介紹了多模態情感分析的資料集和前置處理方法，包括資料集簡介和基於主動學習的自動標定方法。

第三篇
討論了以文字、語音和人臉為基礎的單模態情感分析方法。

第四篇
介紹了跨模態資訊的情感分析，包括跨模態特徵表示、多層次資訊互補的融合方法、生成式多工網路的情緒辨識方法以及面向對齊和非對齊序列的跨模態情感分類方法。

第五篇
討論了多模態資訊的情感分析，包括基於多工學習和自監督學習的多模態情感分析模型，以及基於交叉模組和變數相關性的多工學習方法。

第六篇
介紹了多視角學習和遷移學習為基礎的多模態情感分析模型，並介紹了基於生成對抗網絡的情感分析模型。以上總結了各章節的概述和主要內容。

深入探討了智慧服務機器人領域中的共融機器人，即機器人與人、機器人與環境、機器人之間自然互動共融的應用。機器人與人之間的自然互動能力是關鍵技術之一，包括人機對話、多模態情感感知和人機協作。要具備情感感知能力，機器人必須具備多模態情感辨識能力，並針對多模態情感資訊的特徵表示、特徵融合和情感分類進行研究。本書內容包括了深度學習模型的人臉情感特徵辨識、多模態情感資訊的學習表示和多模態情感特徵的融合，是智慧型機器人自然互動、自然語言處理和人機互動等領域的重要參考。

作者簡介：

徐華博士，2003年畢業於清華大學計算機科學與技術學系，現為清華大學計算機科學與技術系終身教職副教授，博士生導師。從事多模態智慧訊息處理、智慧最佳化和共融機器人智能控制等研究工作。
擔任愛思唯爾（Elsevier）開放期刊Intelligent Systems with Applications首任主編，權威期刊Expert Systems with Applications副主編。
目前已在本專業領域國際權威期刊和AAAI、ACL、ACM MM等頂級會議上發表學術論文100餘篇。