扩展有限状态机在情感建模中的应用研究

"情感建模方法研究 (2010年)"，这篇论文是自然科学领域的，主要探讨了情感建模的技术和方法，包括OCC模型、智能体情感模型、基于模糊逻辑的情感模型，并提出了基于扩展有限状态机（EFSM）的新方法。作者为吴伟国、孟庆梅和曲建俊，发表在2010年9月的《哈尔滨工业大学学报》上。 情感建模是人工智能领域中的一个重要课题，旨在让机器理解和模拟人类的情感反应。论文首先分析了当前几种主要的情感建模方法： 1. OCC模型（Ortony, Clore, and Collins Model）：这是一种早期的情感理论模型，它将情感视为对事件的认知评价结果。OCC模型强调了情境、认知评价和情感之间的关系，对于理解人类情感的产生和变化有重要指导意义。 2. 智能体情感模型：这种模型将情感视为智能体（如机器人或虚拟角色）内部状态的一部分，影响其行为决策。智能体通过感知环境、与其他智能体交互来体验和表达情感。 3. 基于模糊逻辑的情感模型：模糊逻辑允许处理不确定性和模糊的信息，适合描述人类情感的复杂性和模糊性。这种模型可以更精确地模拟人类在不同情境下的情感反应。 论文随后提出了一种创新的基于扩展有限状态机（Extended Finite State Machine, EFSM）的情感建模方法。EFSM是一种状态机模型，它通过定义一组状态变量集合V来描述情感的变化和转换。这种模型的优势在于： - 它能够精确地获取和描述情感信息，通过状态变量的改变来反映情感状态。 - 实现了情感的参数化建模，使得情感模型可以根据不同的输入特征进行调整和定制。 - 支持多特征融合，即能处理多种输入信息，综合考虑多个因素来计算情感状态，增加了模型的适应性和真实性。 实验结果证明，EFSM情感模型在情感识别和模拟方面具有较高的有效性，为情感计算和人机交互提供了新的技术手段。 总结来说，这篇论文深入研究了情感建模的不同方法，并提出了一种基于EFSM的新方法，为人工智能系统更好地理解和模拟人类情感提供了理论和技术支持。