[发明专利]一种基于SPFA算法的多动机情感生成方法

说明书

本发明涉及一种基于SPFA算法的多动机情感生成方法，属于计算机技术领域。本方法首先采用多动机的情感构建方法，将人际关系的影响作为动机之一产生混合的情感，多种动机既相互抑制又能相互增强。在计算交互关系对个体情感影响的过程中采用改进的SPFA算法，能够计算负权值情况下的人际关系网络对个体所产生的影响。然后将人际关系所产生的动机细化为保持、修复和报复从而计算人际关系影响所产生的情感。最后将人际关系所产生的情感与个体原生的情感进行混合从而产生多动机下的混合情感。

技术领域

本发明涉及一种基于SPFA算法的多动机情感生成方法，属于计算机领域。

背景技术

作为社会性的群体，人类个体是社交网络中的一个节点，个体受到交互关系的影响会形成对事物或其他个体特有的看法；或者是为了维持自己的社交网络掩盖自己对事物的原有看法。这样交互的人际关系网络形成了个体生成情感所需的动机。但是现有情感模型均意在生成一种原生性的情感而忽略了情感的社会性，这样导致情感虚拟人在交互的过程中缺少较高的智能性。

情感的生成问题是情感计算领域所要解决的问题之一。然而，构建多动机下的混合情感模型，对人际交互关系产生个体情感的动机予以计算，一直以来是本领域技术人员有待解决的技术问题。例如，从现有技术公开的文献来看，CN201410369468公开的“交互式游戏中智能模型”侧重用于在知识库中形成规则从而构建驱动玩家个体行动的情感。郭尚波发表的“个性化情感建模方法的研究”主要利用了维度空间，并融入个性因素，刘箴发表的“一种虚拟角色的情绪认知评价模型”构建了模糊推理，但仍无法解决交互关系对个体情感的影响问题；两者都是基于OCC模型的情感推理过程。向南关于“具有控制机制的虚拟交互情感仿真模型的研究”虽然能够解决交互关系对个体情感的影响但是算法效率不高，不适宜针对不友好关系的计算，此外对于人际关系间的影响是叠加的，没有相互抑制。另外，黄德恒发表的“一种适用于塑造非玩家控制游戏角色的情感建模方法”和“一种适用于塑造非玩家控制游戏角色的情感建模方法”构建了动机以驱动个体产生情感，但是前者模型简单无法适应复杂的交互条件下的情感生成，后者没有给出具体社会动机对个体影响的计算方法。因此，如何构建更加复杂、真实的情感模型是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的是提供一种基于SPFA算法的多动机情感生成方法，以构建更加复杂、真实的情感模型。

实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于SPFA算法的多动机情感生成方法，其特征在于，包含以下步骤：

1）构建集成人际关系影响的双层情感生成网络：

（1） 将目标个体对人际关系网络的反应看作一种动机从而产生在人际关系影响下的个体情感；

（2）第一层情感为外部事件或刺激直接与目标个体相关，目标个体有明确动机的条件下所产生的情感，即目标个体的原生情感，该情感由评价得到；

（3）第二层情感为在人际关系影响下目标个体所产生的以维持、修复、报复人际关系为动机所产生的间接情感，该情感也通过评价得到；

所述情感评价包括：

①采用六个基本情感分量表示目标个体VH的情感状态，分别为：高兴Joy(VH)、伤心Sad(VH)、愤怒Anger(VH)、厌恶Disgust(VH)、吃惊Surprise(VH)与恐惧Fear(VH)，取值为[0,e]；

②设定目标个体的个性P为内向或者外向，取值为[-1,1]；

③desirability 表示对事件发生的期望程度，undesirability则相反；

④likelihood_fail表示某事件失败的可能性，Δ likelihood_fail=1-likelihood_fail，与其相对应的是 likelihood_success；