申请/专利权人：中国人民解放军陆军工程大学

申请日：2019-12-11

公开（公告）日：2024-02-20

公开（公告）号：CN111027215B

主分类号：G06N3/008

分类号：G06N3/008;G06N5/04;G06F18/2431;G06N20/00;G06N7/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.20#授权;2020.05.12#实质审查的生效;2020.04.17#公开

摘要：一种针对虚拟人的性格训练系统及其方法，包括如下步骤：步骤1：建立情感刺激融合的参数化模型；步骤2：建立事件刺激推理机制；步骤3：意图融合规则的定制；步骤4：构建基于隐马尔可夫模型的心理反应模型；步骤5：模型的训练；步骤6：执行可持续学习的训练机制。结合其它结构或方法有效避免了现有技术中只能单模态输入事件进行情感刺激，无法综合输出当前时刻情感刺激、无法根据用户期望来调节智能体的情感反应、基于数据驱动的情感识别模型需要依赖大量详细标注的训练数据、无法在与用户互动的过程中提高性能的缺陷。

主权项：1.一种针对虚拟人的性格训练系统的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立情感刺激融合的参数化模型；步骤2：建立事件刺激推理机制；步骤3：意图融合规则的定制；步骤4：构建基于隐马尔可夫模型的心理反应模型；步骤5：基于隐马尔可夫模型的心理反应模型的训练；步骤6：执行可持续学习的训练机制；所述建立事件刺激推理机制包括对用户的表情、用户所说语句文本的情感以及用户语音语调的判断，语音模块把用户语音语调转换成语句文本来输入语义模块，语义模块通过自然语言处理分词方式对输入的语句文本做出包括情感主体的判定、主体客体极性的判定、事件行为极性的判定、事件状态的判定和自身反应的判定，对作为视觉事件的用户的表情的判断方式包括：1情感主体的判定，其包括：情感主体以智能体为中心，分为自身和他人，自身指的就是智能体本身，他人指的是视野中的用户的表情识别出来的人；2主体客体极性的判定，其包括：主体客体极性划分为五类：正面、非正面、负面、非负面和不存在，将识别出来的人的表情、年龄、颜值和性别四类特征的不同取值做如上五类极性的划分；3事件行为极性的判定，其包括：事件行为极性分五类：期望的、不期望的、值得表扬的、值得批评的和不存在，将识别出来的人的动作做如上五类划分；4事件状态的判定，其包括：事件状态分六类：确定过去未发生,不确定过去未发生,不确定将来是否发生,确定已发生,该特征必须不存在和未知；5自身反应的判定，其包括：自身反应分四类：displeased,非displeased,pleased,非pleased；所述构建基于隐马尔可夫模型的心理反应模型的方式包括：首先给出性格训练的任务描述图，训练者为用户，被训练者为作为虚拟人的机器人；用户在任务描述图中的具体可控的有两部分，一是表情输入，即用户对机器人做一系列表情；二是期望输出，即用户希望机器人对这一系列表情的情感状态反应；接着采用表情识别软件识别表情输入序列，转化为六维情感刺激的矢量序列，两个序列等长；随后采用隐马尔可夫模型以六维情感刺激为观测输入，以用户希望机器人的情感状态反应为解码输出；隐马尔可夫模型中，在某一状态滞留的概率为λ，跳出该状态到其他所有状态的概率则为1-λ，那么在该状态滞留t个时间单位的概率则为λt；情感状态之间的耦合影响则需对情感状态转移矩阵施加惩罚项来修正，该修正在Viterbi算法解码中可具体实施。

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