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机器的情感是通过融入具有情感能力的智能体实现的,虽然目前在人机交互领域已经有大量研究成果,但有关智能体情感计算方面的研究尚处起步阶段,深入开展这项研究对推动人机交互领域的发展具有重要的科学和应用价值。本文通过检索Scopus数据库选择有代表性的文献,重点关注情感在智能体和用户之间的双向流动,分别从智能体对用户的情绪感知和对用户情绪调节的角度开展分析总结。首先梳理了用户情绪的识别方法,即通过用户的表情、语音、姿态、生理信号和文本信息等多通道信息分析用户的情绪状态,归纳了情绪识别中的一些机器学习方法。其次从用户体验角度分析具有情绪表现力的智能体对用户的影响,总结了智能体的情绪生成和表现技术,指出智能体除了通过表情之外,还可以通过注视、姿态、头部运动和手势等非言语动作来表现情绪。并且梳理了典型的智能体情绪架构,举例说明了强化学习在智能体情绪设计中的作用。同时为了验证模型的准确性,比较了已有的情感评估手段和评价指标。最后指出智能体情感计算急需解决的问题。通过对现有研究的总结,智能体情感计算研究是一个很有前景的研究方向,希望本文能够为深入开展相关研究提供借鉴。 相似文献
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