基于多样性情绪的积极导向自然过渡决策模型

来源：计算机工程与应用杂志2025年第17期北京时间：

作者：马志强, 吕凯, 周钰童, 刘佳, 叶浩然, 刘义兴, 王奎波

单位：1.内蒙古工业大学 数据科学与应用学院，呼和浩特 010080；2.内蒙古工业大学 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心，呼和浩特 010080

摘要：在对话系统中情绪生成任务旨在生成待回复话语中的情绪类别。针对现有情绪生成方法中个性化情绪积极自然过渡机制的缺失，造成情绪状态生成连贯性问题，提出积极导向自然过渡决策模型（positive orientation and natural transition decision model，PONTD）用于进行多样化情绪预测后情绪决策，以解决情绪生成连贯性问题。PONTD包含三个单元：一是多样化情绪预测单元，设计多组不同结构和参数的模型，并采用共同注意力融合方法，实现对情绪状态的多样化预测；二是情绪正向引导单元，利用预测的多样性情绪状态，赋予对话人格，引导情绪根据情绪极性进行转化，并利用SetRank模型将情绪进行重排，以实现个性化积极的情绪导向；三是个性化自然过渡单元，通过对多样性情绪状态进行关联感知，根据人格PAD情绪空间映射规则进行情绪矫正，并利用对话历史情绪序列控制时机，实现情绪的自然平滑过渡。实验结果表明，PONTD能有效提升情绪表达的连贯性，提高了对话系统情绪智能。

关键词：对话系统,情绪生成,个性化情绪,情绪决策,对话人格