情感交互

摘要： [目的/意义]寻求情感支持是用户使用在线健康社区的主要动机之一,探索在线健康社区用户情感交互意愿的影响因素,可促进在线健康社区平台改善交流环境,提升健康服务质量.[方法/过程]基于信息生态理论,从用户、话题、平台、环境4个维度,构建在线健康社区用户情感交互意愿的影响因素模型,并通过实证研究对模型的适用性进行检验.[结果/结论]结果发现,健康经验自我评估对用户的情感交互意愿产生负向影响,话题价值性、感知平台有用性、群体联结、群体认同对用户的情感交互意愿产生正向影响.社区平台可通过提供个性化健康服务、提高话题价值性和平台功能有用性、加强群体联结和群体认同等方面为用户提供更好的情感支持.

摘要： 情感交互是师生交互的重要部分,因为只有双方有足够的情感交流互动,教师才能深度参与到学生的学习实践中,引导和引领学生的身心成长。人工智能环境下师生情感交互形成了诸多变化,如交互时间减少、交互机会缩减、交互需求隐匿及交互条件便利等。而人工智能环境下的师生情感交互需要理性交互、深度交互和关注细节,具体情感交互促进措施包括:借助时间便利,促进情感交互深化;转变角色定位,进行平等的情感交流;发挥技术优势,促使情感沟通更细致;结合环境需要,营造积极交互氛围。

摘要： 随着社交网络和信息技术的发展,人们的网络社交需求被充分激发出来,形成了Facebook、Twitter、微信、微博等社交媒体互联网产品巨头。2021年,随着“元宇宙”概念的持续发酵,网络空间中个体信息和情感交互更是被视为互联网发展的下一个风口。学术交流是社交活动的典型场景,科学研究人员希望借助社交网络将个人的研究成果或学术活动广泛传播,并以此增加个人学术影响力,催生出了以学术博客为代表的学术社交产品。

摘要： 情感交互是不同的个体处于不同的状态下,情感因素对相对独立的个体之间所产生的相互作用。情感交互具体实施策略应该增强积极的情感交互,建立和谐的师生关系;适当调控消极情感,始终保持饱满热情;遵循学生心理发展规律,满足不同学生的心理需求;教学过程中,情感交互要注意一视同仁。高校声乐课堂中教师与学生的情感交互更为频繁和突出。因此,应该要注重情感交互在高校声乐课堂中的应用,努力构建师生和谐的声乐教学氛围,从而提升高校声乐课堂教学的学习效率。

摘要： 文章阐述了智能猫家具的发展现状,对智能猫家具的两个使用主体:宠物猫和饲养者进行了特征分析和需求分析,并对情感交互设计在智能猫家具中的意义和作用进行了叙述。在需求分析的基础上,对智能猫家具的设计原则和方法进行了论述,同时对未来发展做出展望,以期增强用户在使用产品时满足不同需求,拥有最好的体验感受。

摘要： 目的将虚拟现实和情感交互设计应用于航空航天装配培训场景,提高培训效率,改善培训体验。方法通过调研多模态情感交互研究现状,构建航空航天虚拟装配培训情境下的情感交互模型,使用基于生理信号的情感识别、语音提示、高亮提示、视频指导等进行情感交互。以航空航天球阀的虚拟装配培训为例,构建具有情感交互的培训系统。通过用户手指上佩戴皮肤电导传感器收集的生理数据进行情感实时监测,根据情感不同提供语音提示、高亮提示、视频指导3种交互方案。结果通过在虚拟环境中完成装配任务的效率,验证情感交互在虚拟装配培训系统中的有效性。实验结果表明,在航空航天虚拟装配培训场景下的情感化交互设计能够有效缩短培训时间,有助于培训用户体验目标和可用性目标的达成。结论研究成果促进了生理信号、语音交互、视觉交互等多模态情感交互范式的构建,并验证了在航空航天虚拟装配培训应用中的有效性,具有广泛的学术意义和应用前景。

摘要： 随着现代社会的不断发展,人们的生活水平得到了极大改善,在物质需求得到满足的基础上,人们转而提出了更多的精神、情感层面的需求。在与产品包装的交互当中,消费者的主观参与意识不断提升,产品包装的多重功能作用也得到越来越广泛的关注,食品包装已不再只是食品的保护者、存储者,同时还被赋予了与消费者建立情感交互的交流者、表达者角色,在此背景下,如何设计出兼具实用性、个性化特征的食品包装,成为食品包装设计行业从业者所需思考和研究的一项重要课题。与此同时,传统的食品包装出现了过于关注外观、包装材料不环保、食品安全难以得到保障等一系列问题,基于此,推进食品包装设计的改革创新迫在眉睫。

摘要： 表情符类似于人际交流中的非言语成分(如姿态、面部表情),它能与文本相互交互、相互作用,共同完成社交媒体的情感信息表达。从交互的、动态的角度研究表情符与文本的情感交互机制。基于信息处理的视角提出五类情感交互类别:情感表达、矛盾表达、情感增加、情感减缓、非情感交互。从微博采集并标注10042条表情符与文本交互语料,统计分析发现:1)表情符对文本的情感影响较大,其中使得文本情感极性发生改变占比达40%,情感极性与强度都发生改占比达88%;2)不同的表情符与文本的交互类别分布是不同的;3)词云分析显示不同表情符所对应的上下文是不同的。

摘要： 随着人们生活质量的不断提升,对日常生活也提出了更高的要求。人们认为家具不能仅作为一种使用工具,而应承载一定的情感。基于此,文章介绍了情感交互理论的概念,阐述了情感交互理论的特征与价值,分析了家具设计中情感的形式与设计导向,探究了基于情感交互理论的家具设计方法。

摘要： 目的以人工智能技术发展的背景、起源、现状和未来发展路径为脉络,探讨人工智能技术为产品设计的构成要素带来的新特征。基于产品设计的新特征,提出智能产品情感交互设计的重要性和设计方法。方法通过文献梳理法和案例分析法,提出在人工智能技术的影响下,产品设计从传统的物质表达进入到虚拟沉浸体验阶段,产品的传统功能也进阶到智慧功能的扩展,传统人机系统呈现出更加友好互动的交互趋势。在这种互动趋势的影响下,产品设计需要建立智能情感交互方式,以此加强用户和机器的友好沟通。最终通过智能厨房调料盒设计案例来分析智能情感交互设计的方法。结论提出建立多维度综合智能交互系统和联想隐喻动态图形交互的设计方法,以此增强产品情感交互的新体验,为产品的智能化创新设计提供思路和方向。

摘要： 情感交互是在线学习领域的一大痛点;新媒体时代,表情包迅速发展,提供了便捷高效的情感交互工具;通过文献分析,辅助以真实课堂和视频观察,本研究从表情状况、行为动作、教育工具符号三个维度构建教育表情包,并以学习者端为例,对教育表情包的三个维度进行详细内容设计;从在线学习者情感高效表达、教师有效情感感知和及时反馈、基于语义的简易情感识别方法三方面探讨了教育表情包的作用;通过教育表情包的构建以探寻在线学习情感交互的有效方法.

摘要： 随着信息技术的发展,教育游戏受到越来越多人的关注.教育游戏不仅可以被看做是一种教学媒体,也可以作为一种教学环境进行研究.如何在教育游戏中,实现和谐的情感交互,以提高学习者的沉浸感和学习效果,是非常值得研究的重要课题.

摘要： 网络课程是网络教育的一个重要组成部分，其质量好坏是影响网络教育成败的关键。网络课程中师生之间有无情感交互是衡量网络课程质量好坏的重要指标之一。本文阐述了目前网络课程中师生情感交互的现状；从师生的情感需求的角度出发论述情感交互的必要性，从理论和技术角度论述情感交互的可行性；最后提出几点促进情感交互的策略。

摘要： 情感交互是自然人机交互发展的必然趋势.随行、持续、无扰的可穿戴计算技术使得基于生理计算的情感交互可以在开放和不受控的环境中进行.生理计算为感知用户的生理和情感状态提供了新的途径.本研究考察了人们在悲伤、喜悦、惊奇、恐惧、愤怒5种基本情绪下的自主神经系统生理反应.通过阅读文字情境,14名被试分别体验上述5种情绪和中性情绪,并以相应的情绪语调说出与情境有关的特定话语.使用BIOPAC MP150生理仪和可穿戴式感受器终端记录被试在言语过程中的心电和呼吸数据,并据此分析12项心肺活动指标.结果表明:除悲伤外,其他4种基本情绪下的生理反应与中性情绪存在显著或边缘显著差异;5种情绪所引发的生理反应模式在一定程度上存在差异.该研究表明,基本情绪所引发的心肺系统反应模式存在差异,为基于用户的生理反应模式对用户的情感状态进行识别提供了实验支持证据,采用捕捉心电和呼吸信号的可穿戴终端可以有效地监测用户的情感状态.

摘要： 文章研究探索了如何更好地进行远程情感交流,并设计制作了一款用于远程交流的提线木偶机器人,来验证评估肢体动作在远程情感交互中的意义和效果.通过本文的情感交流的研究和远程交互提线木偶的设计实现，一方面论证了肢体语言在情感交流中的重要作用，另一方面也是对于增强亲密关系的产品设计的探索。在使用产品原型进行实验评估之后，也发现并论证了产品增强情感沟通效果。当然，使用提线木偶的方式去表现肢体语言还有很多的限制，但是正是这种限制，让情绪的表达具有了一些特殊的风格意象，在将来的研究探索中，可以对此进行更进一步的研究，提供更丰富的情感交互体验。

摘要： 本发明公开了一种社交网络中基于情感偏移感知的交互式微博文本情感挖掘方法，其步骤为：首先基于单条微博语义及其交互历史的文本内容，对微博文本进行情感极性标注；其次采用自然语言处理领域中的预训练语言模型BERT，提取语句级的微博情感语义特征；接着利用长短期记忆网络LSTM，在交互式的社交网络语境下，提取语境级的情感语义特征；然后引入多任务学习的学习范式，建立情感偏移感知辅助任务，利用该情感偏移特征设计情感关联关系增强的Attention机制，从交互历史中提取出与当前微博相关的情感影响因素，再与情感语义特征融合并进行情感极性分类，构建微博文本情感识别模型。该方法大幅提高了交互式微博文本情感挖掘的准确率与模型的泛化能力。

摘要： 本发明公开了基于人机语言交互与情感动作行为控制交互协作的机器人，属于人机交互设备技术领域，包括人机数据交互装置，人机数据交互装置内设置有语言信息交互控制板，人机数据交互装置内设置有动作信息交互控制板，人机数据交互装置通过通讯网口电性连接有动作捕捉设备，人机数据交互装置通过通讯网口电性连接有麦克风，人机数据交互装置通过通讯网口电性连接有计算机终端，最终它可以实现便于机器人识别操作者的语言指令和动作指令，可以运用在不同类型的产品机器人上。

摘要： 本发明揭示了一种车载情感化交互平台，车内组件和车外组件。车内组件包括：车内交互模块、车内单元适配模块、车内数据处理模块、车内用户数据库、数据通信模块、用户模型更新模块、用户模型数据库、车内状态管理模块、服务场景管理模块和车内单元控制模块。车外组件包括：内容服务器、人员数据服务器和用户模型机器学习服务器。本发明还揭示了一种车载情感化交互方法。本发明的车载情感化交互平台和交互方法为了克服现有技术中交互服务的不足，结合传统车厂和互联网技术的优势，提出了一种新的交互平台架构系统，该平台整合了车内数据资源和车外用户信息，从而为用户提供主动式情感化的交互服务，该服务能够更精准地满足用户实时的需求。

摘要： 本发明公开了一种基于情感体系的人机交互方法、装置和交互系统。该方法包括以下步骤：采集语音情感参数、表情情感参数和肢体情感参数；根据所述语音情感参数计算获得待定语音情感，从预设语音情感中选择与待定语音情感最接近的作为语音情感分量；根据所述表情情感参数计算获得待定表情情感，从预设表情情感中选择与待定表情情感最接近的作为表情情感分量；根据所述肢体情感参数计算获得待定肢体情感，从预设肢体情感中选择与待定肢体情感最接近的作为肢体情感分量；对所述语音情感分量、表情情感分量和肢体情感分量进行融合确定情感识别结果；针对所述情感识别结果输出多模态的反馈信息，以使得人机交互过程更加顺畅、自然。

摘要： 本发明公开了一种社交网络中基于情感偏移感知的交互式微博文本情感挖掘方法，其步骤为：首先基于单条微博语义及其交互历史的文本内容，对微博文本进行情感极性标注；其次采用自然语言处理领域中的预训练语言模型BERT，提取语句级的微博情感语义特征；接着利用长短期记忆网络LSTM，在交互式的社交网络语境下，提取语境级的情感语义特征；然后引入多任务学习的学习范式，建立情感偏移感知辅助任务，利用该情感偏移特征设计情感关联关系增强的Attention机制，从交互历史中提取出与当前微博相关的情感影响因素，再与情感语义特征融合并进行情感极性分类，构建微博文本情感识别模型。该方法大幅提高了交互式微博文本情感挖掘的准确率与模型的泛化能力。

摘要： 本发明公开了一种带偏好的情感抚慰树生成方法与情感抚慰交互系统，采用了“情感状态→带偏好的结构化反馈情感组”的交互方法。无用户偏好信息时，提供默认的固定时间维、固定空间维的时空结构抚慰树。有用户情感刺激偏好信息时，运用刺激偏好对基本情感抚慰树进行修改。带偏好的时空结构情感抚慰树能够避免情感刺激效果较弱的情感抚慰实例类型、内容、时空结构等，能够有针对性、更有效的实施情感抚慰。

摘要： 本发明公开了一种时空结构化情感抚慰树及其生成方法与情感抚慰交互系统，与当前“情感状态→反馈情感”的“单点”式交互方法不同，本方法采用了“情感状态→时空结构化反馈情感组”的交互方法。对某负向情感状态，自动生成具有时空结构特征的抚慰树。抚慰树由一系列抚慰实例按照时间和空间有序排列。这种结构化抚慰模型符合负向情感抚慰的循序渐进和多举措并举要求。抚慰树实例的生成结果具有多样性和不确定性，能够降低可重复性所可能带来的抚慰“疲劳”。

摘要： 本发明属于情感识别、模式识别等领域，具体是一种基于情感维度下的深度情感交互模型的构建方法。解决了克服传统的情感模型只能对情感状态出现的概率进行描述而忽略情感本身的相互关联的问题，包括以下步骤：S100～针对实验室现有的情感脑电数据库提取情感特征；S200～构建最优深度RBM网络；S300～通过维度量化值的空间距离表征情感状态之间的关联程度，得到情感状态之间的权值；S400～构建关联认知网络S500～通过最优深度RBM网络与关联认知网络的结合构建深度情感交互模型，实现连续情感的准确判别。

摘要： 本发明提供了一种情感交互方法及装置、情感交互模型的训练方法及装置。该情感交互方法包括：利用情感分析模型对历史交互信息进行情感分析，获取历史交互信息对应的情感信息，其中，情感信息包括情感类别；基于历史交互信息和情感信息，利用策略确定模型确定当前回复信息需要采用的情感交互策略；基于历史交互信息和情感交互策略，利用回复生成模型生成当前回复信息，能够使对话系统具备情感交互能力，促进对话系统与用户的深入交流。

摘要： 本发明属于情感识别、模式识别等领域，具体是一种基于情感维度下的深度情感交互模型的构建方法。解决了克服传统的情感模型只能对情感状态出现的概率进行描述而忽略情感本身的相互关联的问题，包括以下步骤：S100～针对实验室现有的情感脑电数据库提取情感特征；S200～构建最优深度RBM网络；S300～通过维度量化值的空间距离表征情感状态之间的关联程度，得到情感状态之间的权值；S400～构建关联认知网络S500～通过最优深度RBM网络与关联认知网络的结合构建深度情感交互模型，实现连续情感的准确判别。