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机器人情感建模是研究情感机器人的热点问题。文中以情感心理学知识为基础,模拟具有不同个性的情感机器人在外界刺激作用下情感动态变化的过程,研究个性和外界刺激对情感转移过程的影响。采用基于状态空间的情感空间模型来描述机器人的情感状态,并用HMM过程来模拟情感状态的转移过程。但HMM过程只能求得当前情感状态的概率,为得到具体的情感状态,文中提出一种基于状态空间与概率空间映射的极大相似度匹配的情感转移模型。首先利用HMM过程计算出当前情感概率,然后通过极大相似度匹配来得到转移后具体的情感状态。通过调节模型参数来模拟不同个性和外界刺激,该模型能有效模拟情感状态变化过程。实验结果验证模型模拟的情感变化过程符合人类情感变化的一般规律。 相似文献
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全认知情感理论——一种新的心智计算模型 总被引:1,自引:0,他引:1
试图建立全认知情感理论的基础和框架体系。首先提出一种新的心智计算模型——多层次需求-认知-情感模型;在吸取信息与知识理论、情感动机-信息理论、马斯洛需求层次论和PAD三维情感理论的研究成果基础上,定义了不同时间节点的信息和情绪参量(先验、后验、实得和预期),重点分析了信息-情绪和知识-感情两层交互机制,对信息、知识的认知机理以及情绪、感情的生成机理进行分析,建立信息-情绪和知识-感情的交互机理模型,导出了相应的交互定理,揭示了人类丰富而复杂的认知-情感交互规律;依据基本情绪与PAD值的对应关系,分析了14种情绪PAD值的情感计算,包括情绪状态的形成及其迁移机制,分析了情绪状态从惊奇到喜悦的迁移过程,并用实例证明了全认知情感理论的应用。全认知情感理论是一种新的关于认知情感交互机理的学说。 相似文献
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针对中文消费评价的情感分类问题,构造基于词典语义概念和上下文语义相结合的情感分类方法,对情感进行分类。该方法首先构造提取不同领域基准词集的方法。然后利用一元语言模型,通过HowNet计算情感相似值,进行情感词提取。最后结合HowNet方法和Google相似距离方法构造一种情感分类算法,对句子进行情感倾向性分类,既考虑词语本身含义,又考虑词语在上下文中的含义。通过对书籍、电脑和酒店的评价进行实验,F值较高,同时与其他方法进行对比实验,体现文中算法的有效性。 相似文献
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针对微博情感分类问题,构造了基于三维坐标的模糊量化情感分类算法,通过将情感模糊量化,对微博进行多情感分类。首先对情感模糊处理,将情感分为六大类,根据六大类,定义并计算句子的模糊情感;其次将情感量化处理,根据情感类别构造三维坐标模型,将模糊情感值作为句子的坐标,通过坐标将句子映射到三维坐标模型中,使其量化;最后通过模糊量化处理后,根据与坐标轴的夹角判断句子最终的情感分类。通过实验,对三个作者的微博进行模糊量化处理,对其情感分类,实验结果的F值达到85%以上,同时与三种经典算法进行对比实验,准确率有了明显的提高。
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根据基本情感理论建立了家庭服务机器人的情感状态概率空间模型,并应用马尔可夫链的特性,建立了基于隐马尔可夫模型的情感计算模型.详细地阐述了该情感计算模型中各参数的意义以及估算方法.通过仿真实验验证了该情感计算模型可以较好地模拟情感状态的自发转移,以及在外部刺激作用下的情感转移.通过对实验数据分析,发现机器人的情感经外部刺激作用或者自发演变,最终趋于稳定状态,这个稳定状态与情感转移概率矩阵有关,而与机器人所处的初始情感状态无关. 相似文献
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基于蚁群算法的情感模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
情感是人类智能中的一个重要表现形式,在人类决策过程中起着重要的作用.从情感的特征出发,抽取影响情感产生的载体因子,引入蚁群算法思想,将携带载体因子的蚂蚁,采用串行的方式,通过反应强度值的不断更新,完成寻找最优情感状态的任务,以此来考察人类的情感变化.通过和隐马尔可夫情感模型相比较,可以看出基于蚁群算法思想的情感模型实现过程简单,并反映了情感状态的变化过程.仿真结果表明了该模型与实际相符合,对研究计算机情感表达有较好的作用. 相似文献
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提出了基于EHMM的人工心理模型,该模型把情感感知和情感活动通过一个基本HMM过程有机地联系起来,研究结果表明:基于EHMM的人工心理模型符合人类情感变化规律。 相似文献
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基于心理能量思想的人工情感模型 总被引:1,自引:0,他引:1
从人工情感建模的需要出发,根据动力心理学关于心理能量的理论,提出了情感能量的概念以及基于情感能量的情感状态的数学描述方法,建立了情感状态的能量分布描述空间和情感状态的概率描述空间。在此基础上,进一步分析了情绪状态的变化过程,并提出了情绪状态自发转移过程的马尔可夫链模型以及情绪状态刺激转移过程的隐马尔可夫模型。 相似文献
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认知视角下的文本情感计算 总被引:1,自引:0,他引:1
尝试将认知语用学和情绪心理学相关知识引入到文本情感计算中,以拉扎勒斯的认知一评价理论和认知语用学的认知语境为理论背景,提出一个新的文本情感认知模型。它从情感的发生机制出发,以多种情感图式为基础,考虑否定状态下情感的极性关系等多方面因素,提高了文本情感识别的准确率。情感认知模型是从一个新的视角研究情感识别问题,拓宽了研究的维度和理论背景,提供了新的研究思路。实验证明该模型是有效的。 相似文献
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基于人脸表情特征的情感交互系统* 总被引:1,自引:1,他引:0
设计了一套基于人脸表情特征的情感交互系统(情感虚拟人),关键技术分别为情感识别、情感计算、情感合成与输出三个方面。情感识别部分首先采用特征块的方法对面部静态表情图形进行预处理,然后利用二维主元分析(2DPCA)提取特征,最后利用多级量子神经网络分类器实现七类表情识别分类;在情感计算部分建立了隐马尔可夫情感模型(HMM),并且用改进的遗传算法估计模型中的参数;在情感合成与输出阶段,首先采用NURBS曲面和面片相结合的算法,建立人脸三维网格模型,然后采用关键帧技术,实现了符合人类行为规律的连续表情动画。最后完成了基于人脸表情特征的情感交互系统的设计。 相似文献
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随着机器学习和大数据技术的应用发展,基于语义分析的情感计算与分析技术在研究人类的感知、注意力、记忆、决策、社会交流等诸多方面起着重大作用,它不仅影响到了人工智能技术的发展,还影响到了人/机交互的方式,并受到学术界以及企业界的广泛关注.本文在针对情感定义以及相关90多种情感模型分析的基础上,归纳并提出了目前情感分析领域中存在的6项关键性问题与挑战,其中主要包括:情感的来源与本质特征的表示问题;多模态条件下的情感计算问题;外部因素对情感演化过程的影响度量问题;情感的个性化度量问题;情感群体化特征与传播动力学机制问题以及细微情感的表达、算法改进与优化等问题.同时,本文针对其中的关键问题与技术挑战进行了理论探讨、技术分析、实际应用以及当前工作进展与趋势分析,从而为深入研究和解决基于语义分析条件下的情感计算提供了新的研究线索与方向. 相似文献