【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，具体而言，涉及一种知识库问答机器人的情绪模拟方法、介质及系统。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，知识库问答机器人已广泛应用于客户服务、电子商务、教学辅助等领域，用于自动化回答客户或学生的问题。当前的知识库问答机器人主要基于检索和信息抽取技术，从事先准备好的知识库中匹配查询，得到预定义的答案。这种方法可以有效解决因知识覆盖而导致的问答精度问题。但是，这类机器人还存在情绪交互能力欠佳的问题。
2、具体来说，现有问答机器人主要关注语义理解和知识匹配两个方面。在与用户进行长时间交互过程中，无法感知用户的情绪变化，自己也无法进行适当的情绪表达。这导致人机交互缺乏高级的情感互动，用户体验不佳。近年来，伴随着深度学习技术的发展，文本情感分析技术取得了长足进步。通过词向量、注意力机制等方法，可以有效提取文本的情感特征，实现对情绪态度的识别。但是直接应用在知识库问答机器人中仍存在困难。主要体现在：未考虑情绪的时间衰减特性，无法反映人类情感的延续性；
3、因此，现有技术难以赋予知识库问答机器人复杂的情感...
【技术保护点】
1.一种知识库问答机器人的情绪模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种知识库问答机器人的情绪模拟方法，其特征在于，所述情绪状态采用向量来表示，每一种情绪按照情绪度划分6个等级，采用0~6来表示。
3.根据权利要求2所述的一种知识库问答机器人的情绪模拟方法，其特征在于，所述接收用户输入并进行语义分析和语气分析，以提取用户输入文本的语义特征和语气特征的步骤具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种知识库问答机器人的情绪模拟方法，其特征在于，构建所述语义特征-情绪指数模型的步骤具体包括：
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种知识库问答机器人的情绪模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种知识库问答机器人的情绪模拟方法，其特征在于，所述情绪状态采用向量来表示，每一种情绪按照情绪度划分6个等级，采用0~6来表示。
3.根据权利要求2所述的一种知识库问答机器人的情绪模拟方法，其特征在于，所述接收用户输入并进行语义分析和语气分析，以提取用户输入文本的语义特征和语气特征的步骤具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种知识库问答机器人的情绪模拟方法，其特征在于，构建所述语义特征-情绪指数模型的步骤具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种知识库问答机器人的情绪模拟方法，其特征在于，构建所述语气特征-情绪指数模型的步骤具体包括：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：周书田，宋达德，赵爽，
申请(专利权)人：青岛网信信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。