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基于博弈的机器人认知情感交互模型

电子与信息学报 2019年第10期41卷 2471-2478页

作者：黄宏程刘宁胡敏陶洋寇兰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆市通信软件工程技术研究中心重庆400065

针对现有的人机交互系统普遍存在情感缺失、参与人参与度不高的问题,该文依据pad情感空间提出一种基于博弈的机器人认知情感交互模型。首先,对参与人的交互输入情感进行评估并分析当前人机交互关系,提取友好度和共鸣度2个影响因素。其次... 详细信息

针对现有的人机交互系统普遍存在情感缺失、参与人参与度不高的问题,该文依据pad情感空间提出一种基于博弈的机器人认知情感交互模型。首先,对参与人的交互输入情感进行评估并分析当前人机交互关系,提取友好度和共鸣度2个影响因素。其次,模拟人际交往的心理博弈过程对参与人和机器人的情感生成过程进行建模,将嵌入博弈的子博弈完美均衡策略作为机器人的最优情感选择策略;最后,根据最优情感策略更新机器人的情感状态转移概率,并以6种基本情感的空间坐标为标签,得出受到情感刺激后机器人情感状态的空间坐标。实验结果表明,与其它认知交互模型相比,该文模型能够减少机器人对外界情感刺激的依赖并有效引导参与人参与人机交互,为机器人的情感认知建模提供了新的方法和思路。

关键词：认知情感交互 pad情感空间博弈情感策略选择

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基于强化学习的机器人认知情感交互模型

电子与信息学报 2021年第6期43卷 1781-1788页

作者：黄宏程李净胡敏陶洋寇兰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆市通信软件工程技术研究中心重庆400065

为增强机器人的认知情感计算能力,依据pad情感空间建立结合即时反馈和长期趋势的机器人认知情感生成方法,该文提出一种基于强化学习的机器人认知情感交互模型。首先,依据人际交往心理学理论,模拟人类情感生成过程进行类人情感生成,并从... 详细信息

为增强机器人的认知情感计算能力,依据pad情感空间建立结合即时反馈和长期趋势的机器人认知情感生成方法,该文提出一种基于强化学习的机器人认知情感交互模型。首先,依据人际交往心理学理论,模拟人类情感生成过程进行类人情感生成,并从中提取相似性、积极性、共情性3个影响因素;其次,利用强化学习的全局统筹特性,建立响应情感状态与上下文长期情感状态之间的关联关系,从而对机器人情感生成过程进行建模;然后,将3个因素纳入模型奖励机制用于交互情感状态评估,实现模型更新并得到最优情感策略;最后,利用所得最优情感策略对应的最优情感状态对机器人情感状态转移概率进行更新,并依据6种基本情感状态在空间中的情感值,将其映射到连续情感空间中得到机器人的最优响应情感值。主客观对比实验表明,该文模型能有效增加机器人情感表达的细腻性、连续性、积极性以及共情性,还能有效降低机器人对外界情感刺激的依赖性,进一步提升和谐友好的人机交互关系。

关键词： pad情感空间强化学习情感状态转移认知情感生成

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人机交互的情感拟人化策略研究

人机交互的情感拟人化策略研究

作者：刘宁重庆邮电大学

学位级别：硕士

由于人与人之间的沟通与交流是自然而富有情感的,因此在人机交互过程中,人们也很自然地希望计算机具有认知情感的能力。如何使计算机能够识别、理解和产生类人情感,广泛受到了计算机科学、心理学等学科的关注,并形成了认知情感计算这一... 详细信息

由于人与人之间的沟通与交流是自然而富有情感的,因此在人机交互过程中,人们也很自然地希望计算机具有认知情感的能力。如何使计算机能够识别、理解和产生类人情感,广泛受到了计算机科学、心理学等学科的关注,并形成了认知情感计算这一交叉领域。为了增强机器人的认知情感分析能力,本文分别对开放域和封闭域两种交互系统中机器人的情感认知进行了研究,主要研究内容如下:针对现有开放域人机交互系统中机器人普遍存在情感缺失、参与人参与度不高的问题,依据pad(Pleasure-Arousal-Dominance)情感空间提出了一种基于博弈的机器人认知情感交互模型。首先,对参与人的交互输入情感进行评估并分析当前人机交互关系,提取友好度和共鸣度2个影响因素;其次,模拟人际交往的心理博弈过程对参与人和机器人的情感生成过程进行建模,将嵌入博弈的子博弈完美均衡策略作为机器人的最优情感选择策略;最后,根据最优情感策略更新机器人的情感状态转移概率,并以6种基本情感的空间坐标为标签,得出受到情感刺激后机器人情感状态的空间坐标。实验结果表明,与其它认知交互模型相比,所提模型能够减少机器人对外界情感刺激的依赖并有效引导参与人参与人机交互。现有研究在封闭域人机交互系统中大都注重机器人回复内容的质量,忽略了机器人的情感认知,导致参与人的咨询体验较差。针对此问题,提出了一种面向客服机器人的认知情感交互模型。首先,建立基于LSTM(Long Short-Term Memory)的情感分析模型对交互文本进行情感识别;其次,对参与人的交互输入文本进行知识库匹配,返回语义置信度较高的答案作为机器人的候选答案集合,并根据交互条件概率对机器人每个候选答案可能产生的参与人对话文本进行预测;最后,定义奖励函数对候选答案进行评估,选择奖励期望值最高的答案作为客服机器人的最优会话策略。实验结果表明,与其他认知交互模型相比,所提模型在保证回答问题准确度的基础上有效提升了参与人对客服机器人的接受度,促进了和谐的人机交互体验。

关键词：人机交互认知情感计算 pad情感空间博弈情感策略选择

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人机交互情感响应与引导方法研究

人机交互情感响应与引导方法研究

作者：左蓉蓉重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着人机交互技术的飞速发展,人们越来越注重机器人情感状态对整个交互过程的影响,重点关注机器人的情感响应过程和情感引导过程。以增强机器人在交互过程中的情感计算能力为目的,赋予机器人独特、主动的特点使其能够对参与人的输入情... 详细信息

随着人机交互技术的飞速发展,人们越来越注重机器人情感状态对整个交互过程的影响,重点关注机器人的情感响应过程和情感引导过程。以增强机器人在交互过程中的情感计算能力为目的,赋予机器人独特、主动的特点使其能够对参与人的输入情感进行响应并引导参与人情感向目标情感逐步过渡。该文先介绍机器人情感计算(Affective Computing,AC),然后针对实现机器人情感响应和对参与人情感引导的问题,构建不同的模型并验证所提模型的有效性。主要工作与创新如下:针对现有人机交互系统中机器人不能表达出独特、自然、生动的情感进而导致的参与人满意度和体验感不高的问题。依据pad(Pleasure-Arousal-Dominance,pad)情感空间提出了一种基于模糊认知图的机器人情感响应模型,考虑赋予机器人类似人的性格特征和社会角色,对人机交互中机器人情感响应过程进行建模。根据交互上下文得到参与人情感值,融入性格特征、社会角色的机器人会生成独特的自我意识,并且能够把握时机主动地参与到对话中,实现对参与人交互情感的响应并影响参与人下一时刻的输入,增加机器人交互过程中情感响应的独特性、主动性。实验结果表明所提模型能够增加机器人情感响应的主动性、独特性并且能够有效提升参与人的交互满意度,增加参与人交互体验感。针对当前人机交互过程中机器人情感表达缺乏主动性、引导性以及容易造成参与人情感体验跌宕起伏的问题。考虑连续时间情感的变化趋势,结合强化学习方法通过增加机器人情感表达的主动性引导参与人情感状态向目标情感状态逐渐过渡并维持在目标情感附近。首先依据情感的统计特性绘制出已知目标情感状态下参与人情感变化曲线;其次结合社会性交互心理学以及参与人交互需求以认同感、安全感、归属感逐渐递进的情感状态作为强化学习的奖励函数;最后从参与人交互体验感和情感精确度出发利用强化学习建立具有反馈机制的智能机器人情感引导模型,实现机器人在连续交互过程中引导参与人达到目标情感状态。实验结果表明所提方法能在保证情感精确度的前提下逐步引导参与人到达目标情感,进一步提升参与人交互满意度。

关键词：人机交互情感响应模糊认知图 pad情感空间情感引导

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人机交互情感拟人化策略研究

人机交互情感拟人化策略研究

作者：李净重庆邮电大学

学位级别：硕士

人机交互系统作为体现人工智能技术应用价值的重要方式,受到各领域众多学者的共同关注,人机交互产品逐步走进人们的日常生活。受物质需求得到极大满足的影响,人们开始渴望并追求人机交互在情感层面带来的契合感,希望机器人在满足日常交... 详细信息

人机交互系统作为体现人工智能技术应用价值的重要方式,受到各领域众多学者的共同关注,人机交互产品逐步走进人们的日常生活。受物质需求得到极大满足的影响,人们开始渴望并追求人机交互在情感层面带来的契合感,希望机器人在满足日常交互需求的同时,具备生成高级拟人化情感的认知情感计算能力。为使机器人具备拟人化的情感计算能力,本文针对机器人认知情感研究中存在的问题,从开放域和封闭域中两个方面开展研究工作,主要研究内容如下:针对现有开放域人机交互系统中机器人普遍存在情感粒度较大、表达不连贯的问题,依据pad(Pleasure-Arousal-Dominance)情感空间建立结合即时反馈和长期趋势的机器人认知情感生成方法,提出一种基于强化学习的机器人认知情感交互模型。首先,依据社会心理学模拟人类情感生成过程进行情感特征提取;其次,利用强化学习全局统筹特性建立响应情感状态与上下文情感状态间的关联关系,从而对机器人情感生成过程建模;然后,将情感特征纳入模型奖励机制用于交互情感状态的评估,实现模型更新与最优情感策略选择,据此对机器人当前情感状态转移概率进行更新;最后,结合6种基本情感值与更新后转移概率对机器人在连续情感空间内的最优响应情感值进行计算。实验结果表明,所提模型不仅有效增加了机器人情感表达的细腻性、连续性与积极性等,还有效提升了用户在人机交互过程中的交互意愿。针对现有封闭域人机交互系统中机器人答案响应多考虑语义准确度较少关注机器人情感合理性的问题,依据pad情感空间提出一种基于Attention机制和长短期记忆网络的客服机器人认知情感交互模型。首先,利用Attention机制与长短期记忆网络对多轮历史情感交互过程进行学习,实现机器人最优情感策略的自主预测;然后,依据用户当前交互输入内容语义信息对候选答案集进行初步选定,选择其中置信度排名靠前的答案作为候选答案;最后,综合考虑候选答案语义相似度与情感匹配度,选择最优答案作为会话策略进行响应。实验结果表明,与对比模型相比,所提模型既考虑回复内容语义准确度又考虑情感匹配度,不仅有效增加了客服机器人信息检索有效性,还有效提升了用户对客服机器人服务的满意度。

关键词：人机交互认知情感计算 pad情感空间强化学习情感策略

基于人工情感的仿人头像机器人的人机交互研究

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基于人工情感的仿人头像机器人的人机交互研究

作者：李虹漫哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着机器人技术的蓬勃发展以及相关扩展功能的研发,人们对人机交互体验提出了更高的要求。由于现有的人工情感模型缺乏统一的情感评价框架,并且将人工情感模型应用到实际机器人上进行人机情感交互的研究较少,情感模型和人机交互手段联... 详细信息

随着机器人技术的蓬勃发展以及相关扩展功能的研发,人们对人机交互体验提出了更高的要求。由于现有的人工情感模型缺乏统一的情感评价框架,并且将人工情感模型应用到实际机器人上进行人机情感交互的研究较少,情感模型和人机交互手段联系不紧密。针对以上问题,本文根据人类的情感变化规律建立一种人工情感模型,并将该模型与H&F robot-Ⅲ型仿人头像机器人相融合,使其具有情感表达的能力,实现人机情感交互。基于pad(Pleasuree、Arousal、Dominance)三维情感空间,按外部事件检测及处理、pad情绪响应向量生成及修正和情绪离散化三个部分,构建人工情感模型总体框架。对几种常见的交互事件进行情感标注,并对机器人内部状态的计算方法进行定义。根据情感标注方式设计情绪样本收集问卷,获取情绪样本。根据收集到的情绪样本训练广义回归网络(GRNN),使其可对外界刺激标注产生自主情绪响应,生成pad情绪响应向量。GRNN网络的拟合误差在单一维度上均在0.6以下,满足模型要求。对人的个性和心情进行建模,并以此对情绪响应进行修正,使模型的情绪响应更为准确且富有个性。对修正后的pad情绪响应向量进行分类,得到其对应的具体情绪种类。在这一部分,首先对原始分类样本集进行拆分和扩充,之后对分类特征进行选择,剔除冗余和无关特征。最后应用处理后的样本数据对随机森林分类器进行训练,实现情绪分类。经检验,随机森林分类器的情绪分类正确率可达到85%以上。得到情绪的具体种类后,对pad情感空间中的情绪强度进行了定义和计算。将人工情感模型中的计算部分抽象成计算模型,并在MATLAB平台上对模型进行了编程仿真。通过对仿真结果进行分析和评价,验证了模型的有效性和合理性。对机器人表情合成和语音应答规则进行了定义,将人工情感模型和语音识别模块集成到本实验室现有的H&F robot-III型仿人头像机器人平台上,使其可以检测人类语音并对语音刺激进行自主的情感响应和情感表达。依托该实验平台,进行了机器人基本表情生成实验和表情语音协调实验,实现了简单的人机情感交互,验证了人工情感模型的有效性。本文的研究将使H&F robot-III型仿人头像机器人具有类人的情绪响应和情绪表达,为人机情感交互的深入研究提供一定的理论基础。

关键词：人机交互人工情感模型仿人头像机器人 pad情感空间随机森林算法信息增益率