文本情感对话系统研究综述

对话系统作为人机交互的重要方式,有着广泛的应用前景。现有的对话系统专注于解决语义一致性和内容丰富性等问题,对于提高人机交互以及产生人机共鸣方向的研究关注度不高。如何让生成的语句在具有语义相关性的基础上更自然地与用户交流是当前对话系统面临的主要问题之一。首先对对话系统进行了整体情况的概括。接着介绍了情感对话系统中的对话情绪感知和情感对话生成两大任务,并分别调研归纳了相关方法。对话情绪感知任务大致分为基于上下文和基于用户信息两类方法。情感对话生成的方法包括规则匹配算法、指定情感回复的生成模型和不指定情感回复的生成模型,并从情绪数据类别和模型方法等方面进行了对比分析。然后总结整理了两大任务下数据集的特点和链接便于后续的研究,并归纳了当前情感对话系统中不同的评估方法。最后对情感对话系统的工作进行了总结和展望。     

基于B／S结构的信息技术课考试与作业系统的设计

设计和开发了一种善于ASP的个性化在线测试、在缓作业系统.     

Q开关倍频Nd:YAG激光治疗浅表色素性皮肤病

目的:探讨Q开关倍频Nd:YAG激光治疗浅表色素性皮肤病的临床效果。方法:应用Q开关倍频Nd:YAG激光治疗雀斑、脂溢性角化病、雀斑样痣、咖啡斑、色素沉着-息肉综合征等浅表色素性皮肤病361例。色素1次治疗未消退者可行多次治疗,每次治疗间隔3个月。结果:雀斑169例、雀斑样痣9例、色素沉着-息肉综合征1例经1～2次治疗痊愈。脂溢性角化病123例经1～4次治疗痊愈103例,显效17例。咖啡斑59例经1~6次治疗痊愈12例,显效19例。所有患者治疗后均无疤痕。结论:Q开关倍频Nd:YAG激光治疗浅表色素性皮肤病疗效好,安全性高。     

基于情感变量的二阶段对话生成模型

情感对话生成是近年来自然语言处理任务中的热门方向之一,生成带有情感色彩的响应能提高人机间的互动性。现有的情感对话生成模型情感变量单一,容易生成枯燥的响应。为确保响应语句不仅语义逻辑正确且具有多样性,该文提出了二阶段对话生成模型。第一阶段,利用DialoGPT强大的语言理解能力来确保生成语义正确的响应;为解决响应枯燥单调的缺点,该文提出融合主情感变量和混合情感变量作为全局情感变量用于后续操作;第二阶段,在第一阶段生成的响应基础上,利用全局情感变量对语句进行重写操作,从而生成高质量的响应。实验结果表明,该文提出的模型在Empathetic Dialogues数据集上的响应质量要优于基线模型。     

面向情绪调节的多模态人机交互技术

目的 现代社会存在心理问题的人日趋增多,及时调节其负面情绪对社会和谐稳定具有重要现实意义。传统的情绪调节方法需要花费大量人力,为此提出一种面向情绪调节的多模态人机交互方法,识别用户情绪,采用文本对话和体感交互实现对用户情绪的调节。方法 综合运用了表情识别、文本对话和手势来实现对用户情绪的识别,构建了具有情绪表现力的智能体。用户的表情识别采用支持向量机方法,文本对话采用基于规则和融入情绪因素的Seq2Seq模型实现。设计了聊天、过生日和互动游戏（打篮球）等交互剧情,采用手势和肢体动作来辅助交互。为了更好地体现情绪调节的作用,在互动游戏中设计了强化学习算法,可根据用户的情绪反馈来自动调整游戏难度,最终让用户情绪调整到积极状态。结果 通过实验发现,采用单模态交互很难感知到用户的背景信息,因此对用户的情绪识别可能出现误判。而采用多模态的人机交互方式,可以通过文本对话了解用户的背景信息,从而对用户情绪的识别更为合理。在多模态的人机交互剧情中,用户能以更自然的方式实现情景互动,智能体在多模态交互中更能发挥情绪调节作用。结论 本文提出一种基于多模态人机交互的情绪调节方法,该方法不需要昂贵的硬件设备,便于推广普及,为消极情绪的调节提供了一种可计算方案。