本发明专利技术提供一种虚拟人动作配置方法及装置，包括：响应于用户发送的动作配置请求，确定动作配置请求对应的虚拟人并获取虚拟人需要处理的待处理文本；通过语义标签标注模型和预设的语义标签规则解析待处理文本，得到各个语义标签；获取每个语义标签对应的动作标签，并将各个动作标签组成动作标签列表，动作标签列表中各个动作标签的排列顺序，依据每个动作标签对应的语义标签的优先级确定；调用虚拟人对应的动作标签处理算法在动作标签列表中筛选出各个目标动作标签，依次将各个目标动作标签对应的动作插入虚拟人的多模态输出中，完成虚拟人的动作配置。应用该方法，能够使虚拟人进行自主、智能的动作表达并且同时兼顾表现力，以提高用户体验。以提高用户体验。以提高用户体验。
【技术实现步骤摘要】
虚拟人动作配置方法及装置
[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别是涉及一种虚拟人动作配置方法及装置。
技术介绍
[0002]虚拟人是运用数字信息技术实现自然拟人的一种智能产品。随着技术的发展和社会的需求，越来越多的虚拟人被应用于日常生活场景中，例如新闻播报、聊天交互等，因此需要为虚拟人配置面部表情、肢体语言等动作以提升虚拟人与用户的交互体验。现有技术中，通过真人动作捕捉、用户命令驱动以及人工配置动作或特定场景下的算法动作生成等动作配置方法可以实现为虚拟人配置动作。
[0003]但是现有技术中的虚拟人动作配置方法过于依赖人工操作以及特定场景下的动作配置，无法使虚拟人具有自主、智能的动作表达，导致虚拟人的动作表现力较差，从而影响用户体验。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术提供一种虚拟人动作配置方法，通过该方法，可以为虚拟人进行动作配置，从而使得虚拟人具有自主、智能的动作表达。
[0005]本专利技术还提供了一种虚拟人动作配置装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。
[0006]一种虚拟人动作配置方法，包括：
[0007]响应于用户发送的动作配置请求，确定所述动作配置请求对应的虚拟人并获取所述虚拟人需要处理的待处理文本；
[0008]通过语义标签标注模型和预设的语义标签规则解析所述待处理文本，得到所述待处理文本对应的各个语义标签；
[0009]获取每个所述语义标签对应的动作标签，并将各个所述动作标签组成动作标签列表，所述动作标签列表中的各个动作标签的排列顺序，依据每个所述动作标签对应的语义标签的优先级确定；
[0010]调用所述虚拟人对应的动作标签处理算法在所述动作标签列表中筛选出各个目标动作标签，并依次将各个所述目标动作标签对应的动作插入所述虚拟人的多模态输出中，完成所述虚拟人的动作配置。
[0011]上述的方法，可选的，所述语义标签标注模型的训练过程，包括：
[0012]获取训练文本集合，所述训练文本集合包括多个训练文本以及每个所述训练文本所对应的标准语义标签集；
[0013]将预设的初始语义标签标注模型作为训练模型，基于所述训练文本集合对所述训练模型进行训练，得到已训模型；
[0014]若所述已训模型不满足预设的迭代停止条件，则调整所述已训模型中的参数，得到所述已训模型对应的更新模型，并将所述更新模型作为训练模型；
[0015]重新执行基于所述训练文本集合对所述训练模型进行训练，得到已训模型的步骤，直至所述已训模型满足所述迭代停止条件时，确定当前的已训模型为语义标签标注模型；
[0016]其中，所述停止迭代条件为根据交叉熵损失函数计算第一标签集和第二标签集所得的计算结果小于等于预设的阈值；所述第一标签集为当前输入至所述训练模型中的训练文本所对应的输出结果，所述第二标签集为该训练文本对应的标准语义标签集。
[0017]上述的方法，可选的，所述动作标签处理算法的配置方法，包括：
[0018]获取所述虚拟人对应的配置参数；
[0019]根据所述配置参数调整预设的初始动作标签处理算法的算法参数，得到所述虚拟人对应的动作标签处理算法。
[0020]上述的方法，可选的，所述通过语义标签标注模型和预设的语义标签规则解析所述待处理文本，得到所述待处理文本对应的各个语义标签，包括：
[0021]将所述待处理文本输入至所述语义标签标注模型，并运用所述语义标签规则对所述语义标签标注模型输出的各个输出结果进行处理，得到所述待处理文本对应的各个语义标签。
[0022]上述的方法，可选的，所述运用所述虚拟人对应的动作标签处理算法在所述动作标签列表中筛选出各个目标动作标签，并依次将各个所述目标动作标签对应的动作插入所述虚拟人的多模态输出中，包括：
[0023]根据所述动作标签处理算法的动作标签筛选规则，从所述动作标签列表中筛选出各个目标动作标签；
[0024]基于预设的动作集，确定各个所述目标动作标签对应的目标动作；
[0025]根据各个所述目标动作标签在所述动作标签列表中的顺序，确定各个所述目标动作对应的动作优先级；
[0026]根据所述动作标签处理算法的动作插入算法以及各个所述目标动作对应的动作优先级的大小顺序，将各个所述目标动作依次插入所述虚拟人的多模态输出中。
[0027]一种虚拟人动作配置装置，包括：
[0028]第一获取单元，用于响应于用户发送的动作配置请求，确定所述动作配置请求对应的虚拟人并获取所述虚拟人需要处理的待处理文本；
[0029]第二获取单元，用于通过语义标签标注模型和预设的语义标签规则解析所述待处理文本，得到所述待处理文本对应的各个语义标签；
[0030]第一处理单元，用于获取每个所述语义标签对应的动作标签，并将各个所述动作标签组成动作标签列表，所述动作标签列表中的各个动作标签的排列顺序，依据每个所述动作标签对应的语义标签的优先级确定；
[0031]第二处理单元，用于调用所述虚拟人对应的动作标签处理算法在所述动作标签列表中筛选出各个目标动作标签，并依次将各个所述目标动作标签对应的动作插入所述虚拟人的多模态输出中，完成所述虚拟人的动作配置。
[0032]上述的装置，可选的，还包括：
[0033]第三获取单元，用于获取训练文本集合，所述训练文本集合包括多个训练文本以及每个所述训练文本所对应的标准语义标签集；
[0034]模型训练单元，用于将预设的初始语义标签标注模型作为训练模型，基于所述训练文本集合对所述训练模型进行训练，得到已训模型；若所述已训模型不满足预设的迭代停止条件，则调整所述已训模型中的参数，得到所述已训模型对应的更新模型，并将所述更新模型作为训练模型；重新执行基于所述训练文本集合对所述训练模型进行训练，得到已训模型的步骤，直至所述已训模型满足所述迭代停止条件时，确定当前的已训模型为语义标签标注模型；
[0035]其中，所述停止迭代条件为根据交叉熵损失函数计算第一标签集和第二标签集所得的计算结果小于等于预设的阈值；所述第一标签集为当前输入至所述训练模型中的训练文本所对应的输出结果，所述第二标签集为该训练文本对应的标准语义标签集。
[0036]上述的装置，可选的，还包括：
[0037]第四获取单元，用于获取所述虚拟人对应的配置参数；
[0038]算法配置单元，用于根据所述配置参数调整预设的初始动作标签处理算法的算法参数，得到所述虚拟人对应的动作标签处理算法。
[0039]上述的装置，可选的，所述第一处理单元，包括：
[0040]第一处理子单元，用于将所述待处理文本输入至所述语义标签标注模型，并运用所述语义标签规则对所述语义标签标注模型输出的各个输出结果进行处理，得到所述待处理文本对应的各个语义标签。
[0041]上述的装置，可选的，所述第二处理单元，包括：
[0042]筛选子单元，用于根据所述动作标签处理算法的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种虚拟人动作配置方法，其特征在于，包括：响应于用户发送的动作配置请求，确定所述动作配置请求对应的虚拟人并获取所述虚拟人需要处理的待处理文本；通过语义标签标注模型和预设的语义标签规则解析所述待处理文本，得到所述待处理文本对应的各个语义标签；获取每个所述语义标签对应的动作标签，并将各个所述动作标签组成动作标签列表，所述动作标签列表中的各个动作标签的排列顺序，依据每个所述动作标签对应的语义标签的优先级确定；调用所述虚拟人对应的动作标签处理算法在所述动作标签列表中筛选出各个目标动作标签，并依次将各个所述目标动作标签对应的动作插入所述虚拟人的多模态输出中，完成所述虚拟人的动作配置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义标签标注模型的训练过程，包括：获取训练文本集合，所述训练文本集合包括多个训练文本以及每个所述训练文本所对应的标准语义标签集；将预设的初始语义标签标注模型作为训练模型，基于所述训练文本集合对所述训练模型进行训练，得到已训模型；若所述已训模型不满足预设的迭代停止条件，则调整所述已训模型中的参数，得到所述已训模型对应的更新模型，并将所述更新模型作为训练模型；重新执行基于所述训练文本集合对所述训练模型进行训练，得到已训模型的步骤，直至所述已训模型满足所述迭代停止条件时，确定当前的已训模型为语义标签标注模型；其中，所述停止迭代条件为根据交叉熵损失函数计算第一标签集和第二标签集所得的计算结果小于等于预设的阈值；所述第一标签集为当前输入至所述训练模型中的训练文本所对应的输出结果，所述第二标签集为该训练文本对应的标准语义标签集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动作标签处理算法的配置方法，包括：获取所述虚拟人对应的配置参数；根据所述配置参数调整预设的初始动作标签处理算法的算法参数，得到所述虚拟人对应的动作标签处理算法。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过语义标签标注模型和预设的语义标签规则解析所述待处理文本，得到所述待处理文本对应的各个语义标签，包括：将所述待处理文本输入至所述语义标签标注模型，并运用所述语义标签规则对所述语义标签标注模型输出的各个输出结果进行处理，得到所述待处理文本对应的各个语义标签。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运用所述虚拟人对应的动作标签处理算法在所述动作标签列表中筛选出各个目标动作标签，并依次将各个所述目标动作标签对应的动作插入所述虚拟人的多模态输出中，包括：根据所述动作标签处理算法的动作标签筛选规则，从所述动作标签列表中筛选出各个目标动作标签；基于预设的动作集，确定各个所述目标动作标签对应的目标动作；根据各个所述目标动作标签在所述动作标签列表中的顺序，确定各个所述目标动作对
应的动作优先级；根据所述动作标签处理算法的动作插入算法以及各个所述目标动作对应的动作优先级的大小顺序，将各个所述目标动作依次插入所述虚拟人的多...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晓婷，顾文元，张雪源，
申请(专利权)人：元梦人文智能国际有限公司，
类型：发明
国别省市：
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