[发明专利]一种个性化人机情感会话系统

权利要求书

1.一种个性化人机情感会话系统，其特征在于：包括有个性化人格建模与动态分析模块CD、会话管理模块DM和应答舒适度检测与应答策略调整模块CA；所述个性化人机情感会话系统的会话管理模块根据用户输入的对话内容自动生成带有情感的会话应答；所述个性化人机情感会话系统的个性化人格建模与动态分析模块存储人机对话历史数据，根据所述人机对话历史数据分析用户长期人格特征及短期情感转移特征，进而制定人机会话应答策略；所述个性化人机情感会话系统的应答舒适度检测与应答策略调整模块检测用户情感波动，调整人机会话应答策略；

利用式(1)将所述个性化人机情感会话系统PEDS描述为一个五元组：

PEDS＝(Input,CD,DM,CA,Output) (1)

式(1)中，Input表示所述个性化人机情感会话系统的用户输入，Output表示所述个性化人机情感交互系统的系统输出，

所述会话管理模块的组成包括：语义分析、语义推理、应答策略和会话生成；

所述个性化人格建模与动态分析模块的组成包括：会话知识库与心理知识库、个性化人格建模与动态分析方法；

所述会话知识库与心理知识库的组成包括：动态知识库、会话历史库和心理知识库；

所述应答舒适度检测与应答策略调整模块组成包括：情感动力学与心理知识库、应答舒适度检测与应答策略调整方法；

所述情感动力学与心理知识库的组成包括：动态心理知识库、情感动力学知识库和静态心理知识库；

所述会话管理模块是按如下步骤进行：

步骤1、所述会话管理模块接收用户输入会话内容，获取所述用户输入会话内容的语义表示SP；

步骤2、对所述用户输入的所述语义表示SP进行语义分析，获取用户的会话语境信息C、会话主题T、情感对象O、情感类别E、情感强度S和会话意图I；

步骤2.1、所述语义分析中对会话上下文进行分析，得到会话语境信息C；

步骤2.2、得到所述语境信息后，结合所述用户输入，分析得到所述会话主题T；

步骤2.3、在所述会话主题中分析所述会话主题的属性，确定所述会话主题中的所述情感对象O；

步骤2.4、结合所述会话上下文及当前用户输入Q，对所述用户输入中针对所述情感对象的情感进行分析，确定用户对所述情感对象的所述情感类别E及所述情感强度S；

利用式(2)表示所述情感类别E的集合：

{E}＝{平静，高兴，喜爱，惊讶，焦虑，悲伤，生气，憎恨，期待} (2)

步骤2.5、根据所述步骤2.1～所述步骤2.4，分析用户所述会话意图I；

利用式(3)表示所述会话意图I获取过程：

I＝f(C,T,O,E,S) (3)

利用式(4)将所述语义分析描述为一个六元组：

SA＝(I,C,T,O,E,S) (4)

步骤3、在获取所述会话意图I后，所述语义推理基于步骤2所述会话语境信息C、会话主题T、情感对象O、情感类别E、情感强度S和会话意图I等前提，进行逻辑推理与判断，得到所述用户输入的深层语义结论Res；

利用式(5)表示所示语义推理过程：

(I,C,T,O,E,S)→Res (5)

步骤4、所述应答策略根据所述深层语义结论Res制定用于指导会话生成的策略，所述应答策略制定过程是受如下因素影响：

因素1、所述步骤2所述会话语境信息C、会话主题T、情感对象O、情感类别E、情感强度S、会话意图I及所述步骤3所述深层语义结论Res；

因素2、权利要求书1所述个性化人格建模与动态分析模块的长期情感模型，表现为个性化人格；

因素3、权利要求书1所述个性化人格建模与动态分析模块的短期情感模型，表现为情感转移概率；

因素4、权利要求书1所述应答舒适度检测与应答策略调整模块的应答策略调整方法；

步骤5、所述会话生成在所述应答策略指导下生成会话应答A，所述会话生成是按如下情况进行：

情况1、若所述用户输入为事实性问答内容，所述会话生成在所述会话知识库中匹配检索现有知识，并生成所述会话应答A；

情况2、若所述用户输入为聊天性内容，所述会话生成根据所述会话语境信息C及所述当前用户输入Q生成所述会话应答A；

情况3、若所述用户输入为带有情感的会话内容，所述会话生成在所述应答策略指导下生成具有情感引导功能的所述会话应答A；

步骤6、所述会话应答A经所述系统输出进行人机交互与反馈；

步骤7、所述用户输入Q与所述会话应答A存储至会话历史库；

所述个性化人格建模与动态分析模块中所述个性化人格建模与动态分析方法是按如下步骤进行：

步骤一、根据步骤2，利用所述语义分析对所述会话历史库中所述用户输入进行分析，得到所述用户输入的所述情感类别；

步骤二、统计计算所述情感类别间的转移概率关系，计算从一种情感类别转移为另一种情感类别的概率，进而得到所述情感类别的情感状态转移概率矩阵M，用以表示所述短期情感模型；

利用式(6)表示所述情感状态转移概率矩阵M:

其中，p_ij表示由情感状态i转移至情感状态j的概率，p_ii表示情感状态保持不变的概率；

步骤三、以所述情感状态转移概率矩阵为特征，进行个性化人格建模，配合大五人格量表确定所述情感状态转移概率矩阵M与大五人格C的对应关系，M→C，用以表示所述长期情感模型；

利用式(7)表示所述大五人格C的集合：

{C}＝{开放性，责任心，外倾性，宜人性，神经质} (7)

步骤四、根据所述大五人格C的人格五因素，分析用户的个人喜好和会话特征；

步骤五、依据所述用户个人喜好和会话特征以及所述情感状态转移概率矩阵M，联合所述应答舒适度检测与策略调整模块，制定具有情感引导作用的所述应答策略并微调，对所述会话内容及情感倾向性进行引导；

步骤六、利用所述情感引导作用，对所述会话内容及情感倾向性进行引导，进而更新所述情感状态转移概率矩阵中所述情感状态转移概率。

2.根据权利要求书1所述的一种个性化人机情感会话系统，其特征在于，所述应答舒适度检测与策略调整模块中所述应答舒适度检测与策略调整方法是按如下步骤进行：

步骤(1)、根据所述语义分析，获得用户t时刻、t-1时刻、t-2时刻…t-n时刻时间序列输入内容的所述情感类别E_t、E_t-1、E_t-2…E_t-n及所述情感强度S_t、S_t-1、S_t-2…S_t-n；

步骤(2)、根据所述步骤(1)中所述时间序列中所述情感类别的转移关系，以及所述情感强度的波动变化，计算所述应答舒适度；

利用式(8)定义情感能量函数，表征所述时间序列内情感能量强度：

EE＝f(E,S) (8)

其中，若所述情感类别E∈{高兴，喜爱，期待}，则所述情感能量函数值为正；若所述情感类别E∈{焦虑，悲伤，生气，憎恨，惊讶}，则所述情感能量函数值为负；若所述情感类别E∈{平静}，则所述情感能量函数值为0；

利用式(9)定义所述时间序列内所述情感强度的过零率R：

R＝N/n (9)

其中，N表示所述时间序列内情感函数值的正负转换次数，n表示所述时间序列长度；

利用式(10)定义情感能量函数变化率，表征情感能量的变化趋势：

利用式(11)将所述应答舒适度表示为一个三元组：

CL＝(EE,R,D) (11)

步骤(3)、根据所述应答舒适度检测异常情感状态，并基于所述用户输入、所述系统输出及所述情感动力学与心理知识库对应答策略进行调整；

根据所述情感引导功能，重点对如下情况进行应答策略调整：

情况1、所述时间序列内所述情感能量函数值长期为负，表征为所述情感状态长期处于负向情感；

情况2、所述时间序列内所述情感能量函数值由正减为负，表征为所述情感类别由正向情感转移为负向情感；

情况3、所述时间序列内所述过零率R高于某一设定阈值，表征为情感状态不稳定；

情况4、所述时间序列内所述情感能量函数变化率为负值，表征为情感状态有转移为负向情感或负向情感强度增加的趋势。