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Computational Affective Knowledge Representation for Agents Located in a Multicultural Environment

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Computational Affective Knowledge Representation for Agents Located in a Multicultural Environment

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Taverner-Aparicio, JJ.; Brännström, A.; Durães, D.; Vivancos, E.; Novais, P.; Nieves, JC.; Botti V. (2024). Computational Affective Knowledge Representation for Agents Located in a Multicultural Environment. Human-Centric Computing and Information Sciences. 14. https://doi.org/10.22967/HCIS.2024.14.030

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/205950

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Metadatos del ítem

Título: Computational Affective Knowledge Representation for Agents Located in a Multicultural Environment
Autor: Taverner-Aparicio, Joaquín José Brännström, Andreas Durães, Dalila Vivancos, Emilio Novais, Paulo Nieves, Juan Carlos Botti V.
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] In this paper, we propose a new computational model for affective knowledge representation that will be used for affective agents located in a multicultural environment. To this end, we present the results of two ...[+]
Palabras clave: Affective Computing , Human Emotion Modeling , Human-Machine Interaction , Affective Agents , Emotion Representation , Cross-Cultural Emotion Representation
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial (by-nc)
Fuente:
Human-Centric Computing and Information Sciences. (eissn: 2192-1962 )
DOI: 10.22967/HCIS.2024.14.030
Editorial:
SpringerOpen
Versión del editor: https://doi.org/10.22967/HCIS.2024.14.030
Coste APC: 3300
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-113416RB-I00/ES/AGENTES INTELIGENTES AFECTIVOS PARA PERSUADIR COMPORTAMIENTOS CIVICOS EN ENTORNOS VIRTUALES /
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/952215/EU/Integrating Reasoning, Learning and Optimization/
Agradecimientos:
This work is partially supported by the Spanish Government project PID2020-113416RB-I00 and TAILOR, a project funded by EU Horizon 2020 under GA No 952215.
Tipo: Artículo

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