[发明专利]基于对话的个人性格建模与生成方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于对话的个人性格建模与生成方法及装置。该方法包括：获取指定用户的多条会话数据；基于所述指定用户的参考情感转移序列和所述多条会话数据确定所述指定用户的多个实际情感转移序列；基于所述指定用户的实际情感转移序列，根据所述指定用户的会话输入持续调整会话的答复，以刺激所述指定用户的情感向预期情感调整。本实施例中获取指定用户的实际情感转移序列，然后在会话过程中调整会话的答复，从而刺激该指定用户的情感朝着预期情感调整，从而提升用户的使用体验。并且，本实施例中可以根据用户的情感指导对话，提高会话的准确性和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于对话的个人性格建模与生成方法及装置。

背景技术

为获取指定用户情感模型，相关技术中根据指定用户对话将人类的情感过程视为两层随机过程，通过调整模型的初始参数，构建具有不同性格特征的心理模型；同时将它作为情感引擎，以概率的形式预测情感过程的最终结果。然而，上述方法是基于统计模型规律实现的，仅能将指定用户情绪分为：悲伤、无表情和高兴，不太切合指定用户的实际生活。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于对话的个人性格建模与生成方法及装置，以解决相关技术中的不足。

第一方面，本发明提供了一种基于对话的个人性格建模与生成方法，所述方法包括：

获取指定用户的多条会话数据；

基于所述指定用户的参考情感转移序列和所述多条会话数据确定所述指定用户的多个实际情感转移序列；

基于所述指定用户的实际情感转移序列，根据所述指定用户的会话输入持续调整会话的答复，以刺激所述指定用户的情感向预期情感调整。

可选地，基于所述指定用户的参考情感转移序列和所述多条会话数据确定所述指定用户的多个实际情感转移序列的步骤之前，所述方法还包括：

获取用户的第一预设数量条会话数据；

利用支持向量机SVM对所述第一预设数量条会话数据进行情感识别，得到第二预设数量种情感；

分别标记所述第二预设数量种情感的会话数据；

对所述第一预设数量条会话数据进行概率统计，得到所述指定用户的情感转移概率表和情感转移分布张量；

根据预设采样算法对情感转移概率分布进行采样，得到符合指定用户情感特征的参考情感转移序列；所述情感转移概率分布即所述情感转移概率表中对应的数据。

可选地，所述会话数据包括电视剧台词、电影台词或者不同语言会话网站的对话；所述第二预设数量种情感包括中性、开心、惊讶、伤心和生气。

可选地，所述情感转移分布张量采用以下形式表示：

{初始情感，刺激情感，生成情感，转移概率}。

可选地，所述预设采样算法为马尔科夫蒙特卡罗采样方法。

可选地，根据预设采样算法对情感转移概率分布进行采样，得到符合指定用户情感特征的参考情感转移序列：

基于采样会话长度的初始量，按照预设步长调整所述会话长度根据预设采样算法对情感转移概率分布进行采样，得到符合指定用户情感特征的参考情感转移序列。

第二方面，本发明提供了一种基于对话的个人性格建模与生成装置，所述装置包括：

会话数据获取模块，用于获取指定用户的多条会话数据；

实际情感序列确定模块，用于基于所述指定用户的参考情感转移序列和所述多条会话数据确定所述指定用户的多个实际情感转移序列；