情感虚拟人研究

论文摘要

情绪在人类的日常行为和感官体验中处于核心地位,人类与当前智能机器的最大区别就在于人类具有产生情绪的能力。不断发展的情绪理论有力地支持了计算机科学中人工智能领域的研究。越来越多的人工智能学者认识到,为了实现计算机“拟人化”的美好梦想,仅仅使其具有智能是远远不够的,还必须让计算机理解并具有类似人类的情绪,能与人进行情感的交互。本文主要研究人工情感的理论和情感计算的实现方法,设计了一个具有个性的虚拟人情感模型,并开发了相应的系统。该系统主要包括:(1)文本处理与响应产生模块:采用人工智能与自然语言理解的相关技术提取用户输入的文本中的情感信息;(2)性格模型:采用人格特质的五因子模型定义虚拟人的性格空间,依据设定的性格类型,结合当前的情感状态,采用贝叶斯推理规则得到下一时刻的情感状态;(3)情感—情绪模块:结合由前两个模块获得的情感信息,定义了情绪转移矩阵,计算每一种情绪的转移概率,并把其中概率的最大者作为下一时刻的情绪状态;(4)同步模块:主要给出从情绪状态到表情的映射。当两种情绪的概率都大于阈值时,同步模块决定对这种情况的取舍,并决定在过渡情绪之间出现什么样的表情。最后编程实现了这个情感虚拟人交互系统。对系统测试结果的分析表明,由这个模型模拟的情感反应是符合人类情感行为规律的,验证了本文所提出的情感计算的模型。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 论文研究的背景
• 1.2 国内外相关研究进展
• 1.2.1 国外研究历史及现状
• 1.2.2 国内研究进展
• 1.3 情感研究的意义
• 1.4 虚拟人相关理论及技术
• 1.4.1 虚拟人
• 1.4.2 人工智能
• 1.4.3 情感计算
• 1.4.4 人脸表情的分析和特点
• 1.5 论文工作介绍
• 1.6 论文的结构安排
• 第二章 情绪理论和情感模型
• 2.1 情绪的基本概念
• 2.2 情绪分类及维度表示
• 2.3 情绪的典型理论
• 2.4 情感模型
• 2.5 小结
• 第三章 虚拟人情感交互模型
• 3.1 虚拟人交互结构模型
• 3.2 文本处理与响应产生模块
• 3.2.1 语义情感
• 3.2.2 语义强度
• 3.3 性格模型
• 3.3.1 概念
• 3.3.2 个性化空间
• 3.3.3 情绪和表情
• 3.3.4 情感
• 3.3.5 贝叶斯网络
• 3.3.6 应用贝叶斯网络进行个性化建模
• 3.4 情感到情绪的转换
• 3.4.1 情感-情绪模块
• 3.4.2 同步模块
• 3.5 情感虚拟人个性化设计
• 3.6 小结
• 第四章 具有个性的虚拟人情感交互系统的实现
• 4.1 系统设计
• 4.2 自然语言处理
• 4.3 数据库
• 4.4 人脸表情
• 4.5 系统集成
• 4.6 实验结果
• 4.7 小结
• 第五章 结论与发展前景
• 5.1 论文工作的总结
• 5.2 将来工作的展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录