本發(fā)明涉及機器人領(lǐng)域，具體涉及一種用于機器人的交互輸出方法。

背景技術(shù)：

隨著機器人技術(shù)的不斷發(fā)展，智能機器人的越來越多的被應(yīng)用到人類日常的生產(chǎn)生活中。

為了提高機器人的用戶體驗，需要不斷提高機器人的擬人化水平。在現(xiàn)有技術(shù)中，通常采用不斷精細(xì)化模仿人類行為的方式來提高機器人的擬人化水平，例如復(fù)制人類說話的語氣、模仿人類的一些習(xí)慣性小動作等。然而，人類行為的一個重要特征是人類的各種日常行為往往是伴隨著特定情緒的。在不同的環(huán)境中、面對不同的對象，人類會產(chǎn)生不同的情緒并基于該情緒采用不同的行為模式，情緒指向的千變?nèi)f化導(dǎo)致了人類行為的不確定性。但是，現(xiàn)有技術(shù)中，機器人對人類的模仿僅停留在單純的外部表象模仿，在實際上并無法模仿人類的情緒，這就導(dǎo)致機器人最終的行為輸出十分干澀生硬，擬人化水平不高，大大影響了機器人的用戶體驗。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種用于機器人的交互輸出方法，所述方法包括：

獲取多模態(tài)輸入信息并解析，確認(rèn)當(dāng)前交互場景的場景描述、當(dāng)前交互參與者的參與者屬性以及目標(biāo)物；

獲取所述目標(biāo)物在所述場景描述以及所述參與者屬性限定下所對應(yīng)的情緒信息；

結(jié)合所述情緒信息生成多模態(tài)輸出數(shù)據(jù)并輸出。

在一實施例中，所述交互場景的場景描述包含多個維度的場景信息元素，所述場景描述包含但不限于時間、地點、當(dāng)前環(huán)境總?cè)藬?shù)。

在一實施例中，所述交互參與者為當(dāng)前交互對象或機器人自身。

在一實施例中，獲取所述目標(biāo)物對應(yīng)的情緒信息，其中：

從預(yù)存的目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系中提取所述目標(biāo)物對應(yīng)的情緒信息。

在一實施例中，所述方法還包括：

獲取當(dāng)前交互場景的場景描述以及當(dāng)前交互對象的交互對象屬性；

確定所述當(dāng)前交互對象的關(guān)注對象，獲取所述關(guān)注對象的關(guān)注對象描述；

確定所述當(dāng)前交互對象針對所述關(guān)注對象的情緒信息；

關(guān)聯(lián)記錄所述當(dāng)前交互場景的場景描述、所述當(dāng)前交互對象的交互對象屬性、所述關(guān)注對象描述以及所述情緒信息獲取關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)；

積累所述關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)，分析整理所述關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)獲取所述目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系。

在一實施例中，所述目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系可以表示為

F{An,Bn,Sn}＝{Cn,Dn}*Pn

其中：

F{An,Bn,Sn}為場景描述Sn、參與者屬性An以及目標(biāo)物Bn；

{Cn,Dn}表示對應(yīng)F{An,Bn,Sn}的情緒信息，Cn為情緒類型，Dn為情緒值；

Pn為情緒信息{Cn,Dn}出現(xiàn)的概率值。

本發(fā)明還提出了一種智能機器人，所述機器人包括：

采集模塊，其配置為獲取多模態(tài)輸入信息；

交互解析模塊，其配置為解析所述多模態(tài)輸入信息，確認(rèn)當(dāng)前交互場景的場景描述、當(dāng)前交互參與者的參與者屬性以及目標(biāo)物；

情緒解析模塊，其配置為獲取所述目標(biāo)物在所述場景描述以及所述參與者屬性限定下所對應(yīng)的情緒信息；

輸出模塊，其配置為結(jié)合所述情緒信息生成多模態(tài)輸出數(shù)據(jù)并輸出。

在一實施例中，所述情緒解析模塊包含存儲有目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系的存儲單元，其中：

所述情緒解析模塊配置為從預(yù)存的目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系中提取所述目標(biāo)物對應(yīng)的情緒信息。

在一實施例中，所述機器人還包括情緒體系構(gòu)造模塊，所述情緒體系構(gòu)造模塊包含：

場景采集單元，其配置為獲取當(dāng)前交互場景的場景描述；

交互對象采集單元，其配置為獲取當(dāng)前交互對象的交互對象屬性；

關(guān)注對象采集單元，其配置為確定所述當(dāng)前交互對象的關(guān)注對象，獲取所述關(guān)注對象的關(guān)注對象描述；

情緒信息采集單元，其配置為確定所述當(dāng)前交互對象針對所述關(guān)注對象的情緒信息；

關(guān)聯(lián)記錄單元，其配置為關(guān)聯(lián)記錄所述當(dāng)前交互場景的場景描述、所述當(dāng)前交互對象的交互對象屬性、所述關(guān)注對象描述以及所述情緒信息獲取關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)；

記錄保存單元，其配置為保存并積累所述關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)整理單元，其配置為分析整理所述關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)獲取所述目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系。

在一實施例中，保存在所述存儲單元的所述目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系可以表示為

F{An,Bn,Sn}＝{Cn,Dn}*Pn，

其中：

F{An,Bn,Sn}為場景描述Sn、參與者屬性An以及目標(biāo)物Bn；

{Cn,Dn}表示對應(yīng)F{An,Bn,Sn}的情緒信息，Cn為情緒類型，Dn為情緒值；

Pn為情緒信息{Cn,Dn}出現(xiàn)的概率值。

根據(jù)本發(fā)明的方法，在機器人面對目標(biāo)物時，可以在機器人的交互輸出中體現(xiàn)模擬人類的情緒信息，從而大大提高機器人的擬人化水平，增強機器人的用戶體驗。

本發(fā)明的其它特征或優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述。并且，本發(fā)明的部分特征或優(yōu)點將通過說明書而變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而被了解。本發(fā)明的目的和部分優(yōu)點可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的步驟來實現(xiàn)或獲得。

附圖說明

附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實施例共同用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中：

圖1是根據(jù)本發(fā)明一實施例的方法流程圖；

圖2、圖3以及圖4是根據(jù)本發(fā)明實施例的方法的部分流程圖；

圖5以及圖6是根據(jù)本發(fā)明實施例的機器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡圖；

圖7是根據(jù)本發(fā)明一實施例的機器人系統(tǒng)部分結(jié)構(gòu)簡圖。

具體實施方式

以下將結(jié)合附圖及實施例來詳細(xì)說明本發(fā)明的實施方式，借此本發(fā)明的實施人員可以充分理解本發(fā)明如何應(yīng)用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題，并達(dá)成技術(shù)效果的實現(xiàn)過程并依據(jù)上述實現(xiàn)過程具體實施本發(fā)明。需要說明的是，只要不構(gòu)成沖突，本發(fā)明中的各個實施例以及各實施例中的各個特征可以相互結(jié)合，所形成的技術(shù)方案均在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

為了提高機器人的用戶體驗，需要不斷提高機器人的擬人化水平。人類行為的一個重要特征是人類的各種日常行為往往是伴隨著特定情緒的。在不同的環(huán)境中、面對不同的對象，人類會產(chǎn)生不同的情緒并基于該情緒采用不同的行為模式，情緒指向的千變?nèi)f化導(dǎo)致了人類行為的不確定性。但是，現(xiàn)有技術(shù)中，機器人對人類的模仿實際上無法模仿人類的情緒，這就導(dǎo)致機器人最終的行為輸出十分干澀生硬，擬人化水平不高，大大影響了機器人的用戶體驗。

為了進(jìn)一步提高機器人的擬人化水平，增強機器人的用戶體驗，本發(fā)明提出了一種用于機器人的交互輸出方法。在本發(fā)明的方法中，機器人在進(jìn)行交互輸出時通過交互輸出體現(xiàn)特定的情緒從而使得交互輸出更加接近人類的交互輸出。在此步驟中，關(guān)鍵點之一在于確保機器人所體現(xiàn)的情緒與正常人類在同樣的交互環(huán)境下所體現(xiàn)出的情緒一致。因此，進(jìn)一步的，在本發(fā)明一實施例中，通過模擬人類情緒的確定方式來確定在特定交互環(huán)境下機器人該體現(xiàn)的情緒。

接下來基于附圖詳細(xì)描述根據(jù)本發(fā)明實施例的方法的詳細(xì)流程，附圖的流程圖中示出的步驟可以在包含諸如一組計算機可執(zhí)行指令的計算機系統(tǒng)中執(zhí)行。雖然在流程圖中示出了各步驟的邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。

在通常的交互環(huán)境中，人類面對不同的目標(biāo)物時會抱有不同的情緒(例如，一般的：面對玩具或者圖畫書，兒童會表現(xiàn)出喜歡的情緒；而面對全是字的書籍，兒童則會表現(xiàn)出不喜歡或無視的情緒)，也就是說，目標(biāo)物會直接影響到所要體現(xiàn)出的情緒。因此，在一實施例中，機器人首先需要確定當(dāng)前所要面對的目標(biāo)物是什么，而后再確定對應(yīng)的情緒。

如圖1所示，在一實施例中，機器人首先解析多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)(步驟S100)，然后根據(jù)解析結(jié)果確定目標(biāo)物(步驟S111)。

進(jìn)一步的，在正常的交互場景中，不同的人類面對相同的目標(biāo)物時會抱有不同的情緒(例如，一般的：面對洋娃娃，女孩會表現(xiàn)出喜歡的情緒，男孩會表現(xiàn)出不喜歡或是無視的情緒；而面對汽車模型，女孩則會表現(xiàn)出不喜歡或無視的情緒，男孩會表現(xiàn)出喜歡的情緒)。也就是說，人類自身的屬性特征(性別、年齡、性格、喜好以及特殊個性等)也會直接影響所要體現(xiàn)出的情緒(或者說交互輸出中所體現(xiàn)出的情緒是人類自身屬性特征的映射)。因此，在一實施例中，機器人在確定所要體現(xiàn)出的情緒之前，還需要確認(rèn)自身所要體現(xiàn)的是何種人類屬性特征。

如圖1所示，機器人還根據(jù)步驟S100的解析結(jié)果確定當(dāng)前交互參與者的參與者屬性(在交互輸出中體現(xiàn)映射何種人類屬性特征的情緒)(步驟S112)。

進(jìn)一步的，由于普通人類交互輸出中所體現(xiàn)出的情緒映射的是自身屬性特征。為了模擬人類的情緒輸出模式，在一實施例中，為機器人預(yù)設(shè)固定的屬性特征。在步驟S112中，定義當(dāng)前交互參與者為機器人自身，直接調(diào)用機器人所預(yù)設(shè)的屬性特征。

進(jìn)一步的，在某些交互場景中，交互雙方中的一方(A)為了維持交互話題的延續(xù)性，提高另一方(B)的交互意愿，A會配合B的情緒來進(jìn)行交互輸出(例如，在家長與孩子進(jìn)行交互的過程中，即使家長對兒童玩具并不感興趣，但是也會配合孩子的喜好表現(xiàn)出對兒童玩具感興趣的樣子)。在這種情況下，A的交互輸出所體現(xiàn)的情緒就不是A的屬性特征的映射，而是匹配B的屬性特征。

延伸到人機交互的場合，在一實施例中，為了提高交互對象的交互意愿，機器人配合交互對象的屬性特征進(jìn)行情緒輸出。在步驟S112中，定義當(dāng)前交互參與者為當(dāng)前交互對象，獲取當(dāng)前交互對象的屬性特征。

進(jìn)一步的，在一實施例中，采用了上述兩種參與者屬性確認(rèn)方式相結(jié)合的方式。如圖2所示，機器人解析多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)(步驟S200)，根據(jù)解析結(jié)果判斷是否要配合當(dāng)前的交互對象進(jìn)行情緒輸出(步驟S210)。如果是，則獲取當(dāng)前交互對象的屬性特征(基于當(dāng)前交互對象的屬性特征確定要輸出的情緒)(步驟S211)。如果不需要配合，則調(diào)用機器人預(yù)設(shè)的機器人屬性特征(步驟S212)。

以一具體的應(yīng)用環(huán)境為例，機器人與兒童進(jìn)行交互，面對兒童玩具，為了增強兒童的交互意愿，機器人配合兒童表現(xiàn)出自身也對兒童玩具抱有喜歡的情緒。在另一具體的應(yīng)用環(huán)境中，機器人與成人進(jìn)行交互，機器人被設(shè)定為扮演兒童的角色，不需要配合成人的喜好，機器人表現(xiàn)出自身對兒童玩具抱有喜歡的情緒。

進(jìn)一步的，由于機器人在本質(zhì)上并不存在固定的屬性特征(預(yù)設(shè)的屬性特征只是一種預(yù)定義，與人類所固有的屬性特征并不相同，不是不可更改的)。并且在大多數(shù)的人機交互過程中，機器人交互輸出的側(cè)重目標(biāo)并不是體現(xiàn)自身的性格特征，而是盡可能的增強用戶的交互意愿，提高用戶體驗。因此，在一實施例中，默認(rèn)機器人始終配合當(dāng)前交互對象的屬性特征進(jìn)行交互輸出。

進(jìn)一步的，當(dāng)不存在特定的交互對象時，機器人才調(diào)用自身預(yù)設(shè)的機器人屬性特征。

如圖3所示，機器人解析多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)(步驟S300)，根據(jù)解析結(jié)果判斷當(dāng)前是否存在交互對象(步驟S310)。如果是，則獲取當(dāng)前交互對象的屬性特征(基于當(dāng)前交互對象的屬性特征確定要輸出的情緒)(步驟S311)。如果不存在，則調(diào)用機器人預(yù)設(shè)的機器人屬性特征(步驟S312)。

進(jìn)一步的，在本發(fā)明一實施例中，圖1所示的步驟S112中，參與者屬性可以是一類人的屬性(例如，7～10歲男孩)，也可以是具體的某個用戶的身份標(biāo)識(例如用戶A)。這樣，在某些針對特定用戶的交互場景中，機器人就可以根據(jù)用戶的身份標(biāo)識確定匹配該用戶的情緒。例如機器人的交互對象限定為用戶A以及用戶B，用戶A喜歡汽車討厭洋娃娃、用戶B喜歡洋娃娃討厭汽車。那么機器人在人機交互過程中，當(dāng)面對汽車時，如果交互對象識別為用戶A，則機器人在交互輸出中體現(xiàn)喜歡的情緒；當(dāng)面對洋娃娃時，如果交互對象識別為用戶B，則機器人在交互輸出中體現(xiàn)喜歡的情緒。

進(jìn)一步的，在正常的交互場景中，當(dāng)前所處的交互場景的環(huán)境狀態(tài)也會影響到人類的情緒。因此，在一實施例中，機器人在確定所要體現(xiàn)出的情緒之前，還需要確認(rèn)自身所處的交互場景。如圖1所示，機器人還根據(jù)步驟S100的解析結(jié)果確定當(dāng)前交互場景的場景描述(步驟S113)。

進(jìn)一步的，實際的交互場景是一個眾多場景元素的綜合體。其中每個場景元素的變化都有可能影響到交互場景內(nèi)進(jìn)行交互的人類的具體情緒表現(xiàn)。為了盡可能的模擬人類情緒輸出(使得機器人的情緒輸出與相同場景下的人類情緒輸出一致)，就需要盡可能細(xì)致的采集當(dāng)前交互場景的信息。因此，在一實施例中，步驟S113中，交互場景的場景描述包含多個維度的場景信息元素，場景描述包含但不限于時間、地點、當(dāng)前環(huán)境總?cè)藬?shù)。

當(dāng)目標(biāo)物(步驟S111)、參與者屬性(步驟S112)以及場景描述(步驟S113)被確認(rèn)后，機器人就根據(jù)目標(biāo)物、參與者屬性以及場景描述獲取目標(biāo)物在場景描述以及參與者屬性限定下所對應(yīng)的情緒信息(確認(rèn)具有參與者屬性的人類在場景描述限定下的交互場景中面對目標(biāo)物所抱有的情緒)(步驟S120)。并最后結(jié)合情緒信息生成多模態(tài)輸出數(shù)據(jù)并輸出(步驟S130)。由于步驟S130最終輸出的多模態(tài)數(shù)據(jù)中可以體現(xiàn)擬人化的情緒，使得機器人的交互輸出更加貼合人類的交互輸出，這就大大提高了機器人的擬人化水平，增強了機器人的用戶體驗。

這里需要指出的是，在圖1所示的步驟中，步驟S111、S112以及S113的執(zhí)行先后順序并不需要特別限制。在具體的實施例中，可以以任意執(zhí)行順序或者同時執(zhí)行上述步驟。

在圖1所示步驟中，保證機器人擬人化水平的關(guān)鍵點之一在于步驟S120中獲取到的情緒要和普通人類在同樣交互狀況下所抱有的情緒一致。為了實現(xiàn)這一點，在本發(fā)明一實施例中，參照正常交互狀態(tài)下，不同屬性特征的人類在不同交互場景下面對不同目標(biāo)物所抱有的不同情緒來構(gòu)造目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系。在步驟120中，基于目標(biāo)物、參與者屬性以及場景描述從預(yù)存的目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系中提取目標(biāo)物對應(yīng)的情緒信息。

具體的，在一實施例中，目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系可以表示為

F{An,Bn,Sn}＝{Cn,Dn}*Pn

其中：

F{An,Bn,Sn}為場景描述Sn、參與者屬性An以及目標(biāo)物Bn；

{Cn,Dn}表示對應(yīng)F{An,Bn,Sn}的情緒信息，Cn為情緒類型，Dn為情緒值；

Pn為情緒信息{Cn,Dn}出現(xiàn)的概率值。

在圖1所示的步驟S111、S112以及S113中，確定了目標(biāo)物Bn、參與者屬性An以及場景描述Sn(也就確定了F{An,Bn,Sn})。這樣在步驟S120中就可以直接確定對應(yīng)F{An,Bn,Sn}的{Cn,Dn}*Pn，從而確定對應(yīng)的情緒信息。

進(jìn)一步的，由于人類的情緒體系是一個復(fù)雜多變的系統(tǒng)，其不能以簡單的描述進(jìn)行概括。因此，在一實施例中，采用數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)訓(xùn)練的方式構(gòu)造目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系。具體的，獲取不同的人類情緒信息并同時采集人類輸出該情緒信息時對應(yīng)的交互場景描述、人類屬性特征以及目標(biāo)物屬性特征。積累此類記錄數(shù)據(jù)，并對足夠數(shù)據(jù)量規(guī)模的記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行分析歸納整理，從而最終獲取目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系。

進(jìn)一步的，在本發(fā)明一實施例中，利用機器人，在人機交互過程中實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集。具體的，如圖4所示，在人機交互過程中，獲取當(dāng)前交互場景的場景描述(Sn)(步驟S404)以及當(dāng)前交互對象的交互對象屬性(An)(步驟S403)；確定當(dāng)前交互對象的關(guān)注對象(步驟S401)，獲取關(guān)注對象的關(guān)注對象描述(Bn)(步驟S400)；獲取當(dāng)前交互對象針對關(guān)注對象的情緒信息(Cn以及Dn)(步驟S405)；關(guān)聯(lián)記錄當(dāng)前交互場景的場景描述、當(dāng)前交互對象的交互對象屬性、關(guān)注對象描述以及情緒信息，獲取關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)(步驟S410)。

針對不同的交互對象、交互場景和/或關(guān)注對象多次進(jìn)行關(guān)聯(lián)記錄，積累關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)(步驟420)。分析整理關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)(步驟430)，從而獲取目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系(步驟S440)。這樣，最終獲取到的目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系就會準(zhǔn)確體現(xiàn)實際交互過程中真實人類的情緒輸出情況，使得機器人可以獲取到與真實人類情緒一致的情緒信息，保證機器人交互輸出體現(xiàn)出的情緒信息符合真實人類的情況。

綜上，根據(jù)本發(fā)明的方法，在機器人面對目標(biāo)物時，可以在機器人的交互輸出中體現(xiàn)模擬人類的情緒信息，從而大大提高機器人的擬人化水平，增強機器人的用戶體驗。

基于本發(fā)明的方法，本發(fā)明還提出了一種智能機器人。如圖5所示，在一實施例中，機器人包括：

采集模塊510，其配置為獲取多模態(tài)輸入信息；

交互解析模塊520，其配置為解析多模態(tài)輸入信息，確認(rèn)當(dāng)前交互場景的場景描述、當(dāng)前交互參與者的參與者屬性以及目標(biāo)物；

情緒解析模塊530，其配置為獲取目標(biāo)物在場景描述以及參與者屬性限定下所對應(yīng)的情緒信息；

輸出模塊540，其配置為結(jié)合情緒信息生成多模態(tài)輸出數(shù)據(jù)并輸出。

進(jìn)一步的，在一實施例中，情緒解析模塊基于預(yù)存的目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系獲取情緒信息。具體的，如圖6所示，在一實施例中，情緒解析模塊630包含存儲有目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系的存儲單元631。采集模塊610獲取多模態(tài)輸入信息；交互解析模塊620解析多模態(tài)輸入信息，確認(rèn)當(dāng)前交互場景的場景描述、當(dāng)前交互參與者的參與者屬性以及目標(biāo)物；情緒解析模塊630從存儲單元631中預(yù)存的目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系中提取獲取目標(biāo)物在場景描述以及參與者屬性限定下所對應(yīng)的情緒信息；輸出模塊640結(jié)合情緒信息生成多模態(tài)輸出數(shù)據(jù)并輸出。

進(jìn)一步的，在一實施例中，保存在存儲單元631的目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系可以表示為

F{An,Bn,Sn}＝{Cn,Dn}*Pn

其中：

F{An,Bn,Sn}為場景描述Sn、參與者屬性An以及目標(biāo)物Bn；

{Cn,Dn}表示對應(yīng)F{An,Bn,Sn}的情緒信息，Cn為情緒類型，Dn為情緒值；

Pn為情緒信息{Cn,Dn}出現(xiàn)的概率值。

情緒解析模塊630從交互解析模塊620處獲取當(dāng)前交互場景的場景描述Sn、當(dāng)前交互參與者的參與者屬性An以及目標(biāo)物Bn，從而確定F{An,Bn,Sn}。根據(jù)F{An,Bn,Sn}提取對應(yīng)的{Cn,Dn}*Pn，進(jìn)而確定對應(yīng)的情緒信息(Cn以及Dn)。

進(jìn)一步的，在本發(fā)明一實施例中，機器人還包括用于獲取目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系的情緒體系構(gòu)造模塊，該情緒體系構(gòu)造模塊通過在人機交互過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)收集來獲取目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系。具體的，如圖7所示，在一實施例中，情緒體系構(gòu)造模塊包含：

場景采集單元711，其配置為獲取當(dāng)前交互場景的場景描述；

交互對象采集單元712，其配置為獲取當(dāng)前交互對象的交互對象屬性；

關(guān)注對象采集單元713，其配置為確定當(dāng)前交互對象的關(guān)注對象，獲取關(guān)注對象的關(guān)注對象描述；

情緒信息采集單元714，其配置為確定當(dāng)前交互對象針對關(guān)注對象的情緒信息；

關(guān)聯(lián)記錄單元720，其配置為關(guān)聯(lián)記錄當(dāng)前交互場景的場景描述、當(dāng)前交互對象的交互對象屬性、關(guān)注對象描述以及情緒信息獲取關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)；

記錄保存單元730，其配置為保存并積累關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)整理單元740，其配置為分析整理關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)獲取目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系。

數(shù)據(jù)整理單元740獲取到目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系后就將目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系保存到情緒解析模塊的存儲單元中。進(jìn)一步的，當(dāng)關(guān)聯(lián)記錄單元720記錄到新的關(guān)聯(lián)信息后(記錄保存單元730中的關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)增加后)，數(shù)據(jù)整理單元740分析整理新增加的關(guān)聯(lián)信息并判斷是否需要對目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系進(jìn)行更新，如果需要更新，則生成新的目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系替換情緒解析模塊的存儲單元中的目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系。

或者，當(dāng)關(guān)聯(lián)記錄單元720記錄到新的關(guān)聯(lián)信息后(記錄保存單元730中的關(guān)聯(lián)記錄數(shù)據(jù)增加后)，數(shù)據(jù)整理單元740分析整理新增加的關(guān)聯(lián)信息并判斷是否需要擴充目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系中的條目或是修改目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系中的條目，如果需要，則生成新的條目填充到情緒解析模塊的存儲單元中的目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系或者替換情緒解析模塊的存儲單元中的目標(biāo)物關(guān)聯(lián)情緒體系中的已有條目。

雖然本發(fā)明所公開的實施方式如上，但所述的內(nèi)容只是為了便于理解本發(fā)明而采用的實施方式，并非用以限定本發(fā)明。本發(fā)明所述的方法還可有其他多種實施例。在不背離本發(fā)明實質(zhì)的情況下，熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員當(dāng)可根據(jù)本發(fā)明做出各種相應(yīng)的改變或變形，但這些相應(yīng)的改變或變形都應(yīng)屬于本發(fā)明的權(quán)利要求的保護(hù)范圍。