CN108960403B - 情感确定方法、计算机可读存储介质及计算机设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种情感确定方法、计算机可读存储介质及计算机设备，所述方法包括：获取基于用户输出信息确定的待分类信息；确定所述待分类信息所属的情感类型；获得用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数，所述目标对象包括待响应所述用户输出信息进行情感表达的对象；基于所述第一情感参数、以及所述待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，确定用以供所述目标对象响应所述用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。本申请提供的方案能够适应复杂多样的人机交互场景，并实现更加自然真实地进行情感表达。

Description

情感确定方法、计算机可读存储介质及计算机设备

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种情感确定方法、计算机可读存储介质及计算机设备。

背景技术

随着人工智能技术的发展，采用人工技术赋予终端设备(如机器人)等目标对象以人类式的情感，使之具有表达情感的能力已经成为现实。在目标对象进行情感表达之前，需要先确定用以供目标对象进行情感表达的情感结果。

在传统方式中，是将固定的情感结果对应关系写入目标对象的代码中，情感结果对应关系是情感表达触发事件与情感结果之间的对应关系，检测到情感表达触发事件时，基于情感结果对应关系确定与该情感表达触发事件对应的情感结果。比如，检测到特定按键被按下时，基于情感结果对应关系确定与该特定按键被按下这一事件对应的情感结果。然而，传统的情感结果确定方式较为固化，无法适应复杂多样的人机交互场景。

发明内容

基于此，有必要针对传统方式中较为固化，无法适应复杂多样的人机交互场景的技术问题，提供一种情感确定方法、计算机可读存储介质及计算机设备。

一种情感确定方法，包括：

获取基于用户输出信息确定的待分类信息；

确定所述待分类信息所属的情感类型；

获得用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数，所述目标对象包括待响应所述用户输出信息进行情感表达的对象；

基于所述第一情感参数、以及所述待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，确定用以供所述目标对象响应所述用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述情感确定方法的步骤。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述情感确定方法的步骤。

上述情感确定方法、计算机可读存储介质及计算机设备，一方面获取基于用户输出信息确定的待分类信息，再确定待分类信息所属的情感类型；另一方面获得用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数。继而，基于第一情感参数、以及待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，共同确定用以供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。如此，支持基于动态的用户输出信息进行情感类型分析，确定用以供目标对象响应相应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果，有效地适应了复杂多样的人机交互场景。此外，第一情感结果受目标对象的心情状态、以及用户与目标对象的交互共同影响，基于第一情感结果，目标对象能够更加自然真实地进行情感表达，显著地降低了情感表达的生硬和呆滞程度。

附图说明

图1为一个实施例中情感确定方法的应用环境图；

图2为一个实施例中情感确定方法的流程示意图；

图3为一个实施例中机器人进行情感表达的示意图；

图4为一个实施例中机器人进行情感表达的示意图；

图5为一个实施例中机器人进行情感表达的示意图；

图6为一个实施例中情感确定方法的流程示意图；

图7为一个实施例中机器人和服务器的内部原理示意图；

图8为一个实施例中情感确定装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等是用于对类似的对象做出命名上的区分，但这些对象本身不受这些术语限制。应当理解，在不脱离本申请的范围的情况下，这些术语在适当的情况下可以互换。例如，可将“第一情感参数”描述为“第二情感参数”，将“第二情感参数”描述为“第一情感参数”。

此外，术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于已清楚地列出的步骤或单元，而是还可以包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，本申请文件中使用的术语“和/或”，包括一个或多个相关的所列项目的任意的及所有的组合。

本申请各实施例提供的情感确定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境涉及第一终端110、第二终端120、以及服务器130。第一终端110可以通过网络分别连接第二终端120和服务器130，第二终端120可以通过网络连接服务器130。其中，第一终端110可以具备情感表达能力；第二终端120可以用于协助用户和第一终端110进行信息传递，即用户可以通过第二终端120向第一终端110传递信息，第一终端110也可以通过第二终端120向用户传递信息。

具体地，可以由第二终端120获得用户输出信息，并将该用户输出信息传递至第一终端110。再由第一终端110将用户输出信息传递至服务器130。继而，由服务器130基于用户输出信息确定待分类信息，再确定待分类信息所属的情感类型，并获得用于表征第一终端110的心情状态的第一情感参数，并基于第一情感参数、以及与待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，确定用以供第一终端110响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果，并将第一情感结果发送至第一终端110。而后，由第一终端110基于第一情感结果进行情感表达。

在其他实施例中，也可以由第一终端110和第二终端120协同完成获得用户输出信息、确定用以供第一终端110响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果、以及基于第一情感结果进行情感表达等一系列操作(下文简称为情感交互操作)，而不需要服务器130参与。或者，也可以由第一终端110和服务器130协同完成上述情感交互操作，而不需要第二终端120参与。又或者，还可以由第一终端110独立完成上述情感交互操作，而不需要第二终端120和服务器130参与。

其中，第一终端110可以包括但不限于：机器人、智能音箱、智能虚拟终端(如可以投影虚拟人物的智能终端)、手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理和穿戴式设备等电子设备。第二终端120可以包括但不限于：手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理和穿戴式设备等电子设备。服务器130可以用独立的物理服务器，或者多个物理服务器构成的服务器集群来实现。需要说明的是，在图1中，以机器人表示第一终端110、以手机表示第二终端120，均仅是一种示例性说明，并不用于限定第一终端110和第二终端120。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种情感确定方法。以该方法应用于上述图1中的第一终端110或服务器130为例进行说明。该方法可以包括如下步骤S202至S208。

S202，获取基于用户输出信息确定的待分类信息。

用户输出信息，是用户与目标对象的一次交互过程(下文简称为一次交互过程)中，被采集到的用户输出的信息。目标对象是待响应用户输出信息进行情感表达的对象。此外，本实施例中的目标对象涉及终端，因此用户与目标对象之间的交互，其本质可以是人机交互(Human–Machine Interaction，HMI)。

图1中以目标对象为机器人为例，用户输出信息的用途比如闲聊、问答、或者功能服务指令(触发播放歌曲、展示新闻、拍照)等。此外，可以通过设置在机器人上的麦克风、摄像头以及传感器，或者运行在外部终端上的应用客户端等采集用户输出信息。

针对不同的交互方式，用户输出信息的表现形式可以有所不同。比如，交互方式是语音交互时，用户输出信息可以包括：在一次交互过程中，被采集到的用户输出的语音信息。交互方式是文本交互时，比如用户在运行于图1所示的第二终端120上的应用客户端中输入文本信息，在此情况下，用户输出信息可以包括一次交互过程中，被采集到的用户输出的文本信息。

需要说明的是，在交互过程中，用户实际输出的信息可能多于采集获得的用户输出信息。以目标对象为机器人为例，机器人内部可以配置对外部语音的采集时长要求，假设该采集时长要求是采集外部语音的最长时长为20秒，在此情况下，若在一次交互过程中，用户对机器人说了一段持续时长为40秒的语音，机器人仅会采集前20秒的语音，采集获得的前20秒的语音即为用户输出信息。在其他实施例中，机器人也可以对采集到的40秒语音进行拆分，即先获得前20秒的语音，再获得后20秒后的语音。

待分类信息，是待确定其所属的情感类型的信息。待分类信息基于用户输出信息确定，其可以用作供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的依据。

在一个实施例中，待分类信息可以用于表征用户输出信息本身。具体地，待分类信息可以包括对用户输出信息进行预处理后获得的预处理信息。预处理可以是不改变信息中的实质内容的处理，比如数据形式转换处理(如语音转换为文本处理)、数据格式处理、数据优化处理(如去噪处理)等。举例说明，用户输出信息是一段实质内容为“你是世界上最可爱的机器人”的语音信息，预处理包括去噪处理和语音转文本处理的情况下，得到的预处理信息(即待分类信息)可以是一段实质内容仍为“你是世界上最可爱的机器人”，但数据形式为文本的信息。

在另一个实施例中，待分类信息也可以包括目标对象针对用户输出信息进行回复的回复信息。仍以用户输出信息是一段实质内容为“你是世界上最可爱的机器人”的信息为例，机器人针对该用户输出信息进行回复的回复信息(即待分类信息)可以是实质内容为“好喜欢你么么哒”的信息(以下简称示例E-1)。需要说明的是，对于机器人而言，内置的回复设置不同时，机器人针对同一用户输出信息进行回复的回复信息，其实质内容可以有所不同。比如，用户输出信息的实质内容为“你是世界上最可爱的机器人”时，机器人的回复信息的实质内容除如示例E-1所示之外，还可以是语言风格较为高冷的“哦好的”，也可以是语言风格较为活泼的“不不不，你才是世界上最可爱的”等等。

S204，确定待分类信息所属的情感类型。

在本实施例中，可以基于实际需求预先设定候选情感类型，再基于待分类信息的实质内容对待分类信息进行分类处理，从而在各候选情感类型中，确定待分类信息所属的情感类型。举例说明，候选情感类型可以包括开心、放松、自然(无情绪)、疑惑、失望以及不悦。据此，对于任一待分类信息，可以在开心、放松、自然、疑惑、失望以及不悦这六个候选情感类型中确定一个，作为该待分类信息所属的情感类型。

需要说明的是，当待分类信息用于表征用户输出信息本身时，待分类信息所属的情感类型可以用于表征：在一次交互过程中，用户自身的情感状态。比如，在一次交互过程中，用户输出信息的实质内容为“我今天好开心呀”，若基于该用户输出信息确定的待分类信息所属的情感类型为“开心”，则所确定的“开心”用于表征在一次交互过程中，用户的情感状态为“开心”。

当待分类信息包括目标对象针对用户输出信息进行回复的回复信息时，待分类信息所属的情感类型可以用于表征：在一次交互过程中，仅考虑用户输出信息的情况下，目标对象自身的情感状态。

举例说明，在一次交互过程中，用户输出信息的实质内容为“我今天好开心呀”。在一个具体示例中，若针对该用户输出信息进行回复的回复信息(即待分类信息)的实质内容为“你开心，我也很开心”，且确定出该待分类信息所属的情感类型为“开心”，则所确定的“开心”用于表征在一次交互过程中，仅考虑用户输出信息的情况下，机器人自身的情感状态为“开心”。在另一个具体示例中，若待分类信息的实质内容为“哦好的”，且确定出该待分类信息所属的情感类型为“自然”，则所确定的“自然”表征在一次交互过程中，仅考虑用户输出信息的情况下，机器人自身的情感状态为“自然”。在又一个具体示例中，若待分类信息的实质内容为“是吗？我一点都不开心”，且确定出该待分类信息所属的情感类型为“不悦”，则所确定的“不悦”表征在一次交互过程中，仅考虑用户输出信息的情况下，机器人的情感状态为“不悦”。

需要说明的是，确定待分类信息所属的情感类型的具体方式，可以基于任何可能的情感识别方式进行，本申请不作具体限定。比如，可以提取待分类信息中的关键词，再基于预先设定的关键词与候选情感类型之间的对应关系，在候选情感类型中，确定待分类信息所属的情感类型。

S206，获得用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数。

目标对象，可以包括待响应用户输出信息进行情感表达的对象，即目标对象是用户与之进行情感交互的对象。

在一个实施例中，目标对象可以是实体对象。比如，用户与机器人进行情感交互，在此情况下，获得用户输出信息之后，该机器人响应该用户输出信息进行情感表达，该机器人即为目标对象。

在另一个实施例中，目标对象也可以是虚拟对象。比如，用户与终端中的虚拟对象进行情感交互，在此情况下，获得用户输出信息之后，该虚拟对象响应该用户输出信息进行情感表达，该虚拟对象即为目标对象。虚拟对象可以是虚拟角色，比如虚拟宠物、虚拟人物等等。可以理解，在实际应用中，可以通过虚拟对象所在的终端响应该用户输出信息控制该虚拟对象进行情感表达，来实现虚拟对象响应该用户输出信息进行情感表达。

第一情感参数，是可以用于表征目标对象的心情状态的参数。心情状态可以包括正面心情状态、中性心情状态、以及负面心情状态。在本实施例中，获得的第一情感参数，用于表征目标对象在获得该第一情感参数的时刻的心情状态。例如，若在t1时刻获得第一情感参数，该第一情感参数用于表征目标对象在t1时刻的心情状态；若在t2时刻获得第一情感参数，该第一情感参数用于表征目标对象在t2时刻的心情状态。

在本实施例中，可以基于实际需求预先设定第一情感参数和心情状态之间的对应关系。其中，不同的心情状态可以分别对应不同的第一情感参数。比如，正面心情状态对应第一情感参数pa11、中性心情状态对应第一情感参数pa12、以及负面心情状态对应第一情感参数pa13。当然，在有需要的情况下，不同的心情状态也可以对应相同的第一情感参数。

在一个实施例中，可以先确定目标对象的心情状态，再获得与所确定的心情状态相对应的第一情感参数，该第一情感参数即可以用于表征目标对象的心情状态。比如，确定出心情状态为负面心情状态，则获得第一情感参数pa13。

S208，基于第一情感参数、以及待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，确定用以供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。

在本实施例中，可以基于实际需求预先设定第二情感参数与候选情感类型之间的对应关系。其中，不同的候选情感类型可以分别对应不同的第二情感参数。比如，对于前文举例说明的各候选情感类型，“开心”对应第二情感参数pa21、“放松”对应第二情感参数pa22、“自然”对应第二情感参数pa23、“疑惑”对应第二情感参数pa24、“失望”对应第二情感参数pa25、以及“不悦”对应第二情感参数pa26。当然，在有需要的情况下，不同的候选情感类型也可以对应相同的第二情感参数。

基于此，可以先在候选情感类型中，确定待分类信息所属的情感类型，再获得与所确定的待分类信息所属的情感类型相对应的第二情感参数。比如，在候选情感类型中，确定出待分类信息所属的情感类型是“失望”，则与该待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数是第二情感参数pa25。

第二情感参数，是可以用于表征情感类型的情感极性和情感程度的参数。具体地，第二情感参数的绝对值与其对应的情感类型表征的情感程度正相关，即情感类型表征的情感程度越高，其对应的第二情感参数的绝对值越大，反之，情感类型表征的情感程度越低，其对应的第二情感参数的绝对值越小。

情感类型的情感极性可以是正面、中性、或者负面。在一个实施例中，情感类型属于正面情感类型时，其对应的第二情感参数可以为正数，情感类型属于负面情感类型时，其对应的第二情感参数可以为负数。据此，情感类型属于正面情感类型时，其表征的情感程度越高，其对应的第二情感参数越大，其表征的情感程度越低，其对应的第二情感参数越小；情感类型属于负面情感类型时，其表征的情感程度越高，其对应的第二情感参数越小，其表征的情感程度越低，其对应的第二情感参数越大。情感类型属于中性情感类型时，由于中性情感类型一般不区分情感程度，其对应的第二情感参数可以设置为零。

第一情感结果可以是目标对象针对一次交互的最终情感结果，即确定第一情感结果后，目标对象可以进行与该第一情感结果匹配的情感表达。此外，不同的第一情感结果可以分别对应不同的情感表达方式。

在本实施例中，可以基于第一情感参数和待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，共同确定第一情感结果。基于第一情感参数可以用于表征目标对象的心情状态，第二情感参数与待分类信息所属的情感类型相对应可知，目标对象针对一次交互的最终情感结果，受目标对象的心情状态和用户与目标对象的一次交互共同影响。相较于仅基于用户与目标对象的一次交互确定最终情感结果的方式，基于第一情感参数和待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数共同确定的第一情感结果，能够使目标对象更加自然真实地进行情感表达，显著地降低了情感表达的生硬和呆滞程度。

在本实施例中，可以基于实际需求预先设定候选情感结果，再基于第一情感参数和待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，在各候选情感结果中，确定第一情感结果。举例说明，候选情感结果可以包括狂喜、开心、自然、委屈、以及不安。据此，可以基于第一情感参数和待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，在狂喜、开心、自然、委屈、以及不安这五个候选情感结果中确定一个，作为用以供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。

上述情感确定方法，一方面获取基于用户输出信息确定的待分类信息，再确定待分类信息所属的情感类型；另一方面获得用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数。继而，基于第一情感参数、以及待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，共同确定用以供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。如此，支持基于动态的用户输出信息进行情感类型分析，确定用以供目标对象响应相应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果，有效地适应了复杂多样的人机交互场景。此外，第一情感结果受目标对象的心情状态、以及用户与目标对象的交互共同影响，基于第一情感结果，目标对象能够更加自然真实地进行情感表达，显著地降低了情感表达的生硬和呆滞程度。

在一个实施例中，本申请各实施例提供的情感确定方法，还可以包括如下步骤：触发目标对象执行与第一情感结果匹配的情感表达事件。

其中，情感表达事件是用于表达目标对象的情感的事件。情感表达事件可以包括肢体动作事件、表情事件、语音事件、灯光事件等等。以目标对象为机器人为例，可以通过机器人中的舵机模块、灯光模块、液晶模块、TTS(Text To Speech，语音合成)模块来实现相应的情感表达事件。

在本实施例中，可以基于实际需求预先设定候选情感结果与情感表达事件之间的匹配关系。一般来说，可以在符合常理(即情感表达的一般规律)的情况下，设定与候选情感结果匹配的情感表达事件，比如候选情感结果为“失望”时，该候选情感结果匹配的情感表达事件包括眼睛噙着泪水，是符合常理的，匹配的情感表达事件包括眼睛眯着笑，便是不符合常理的。此外，不同的候选情感结果可以分别匹配不同的情感表达事件，即任一候选情感结果均唯一匹配一个情感表达事件。但可以理解，有需要的情况下，不同的候选情感结果也可以匹配相同的情感表达事件。

可以理解，第一情感结果是从候选情感结果中确定的，因此任一第一情感结果均可以匹配一个情感表达事件。确定第一情感结果后，便可以触发目标对象执行与第一情感结果匹配的情感表达事件。以目标对象为机器人为例，在实际应用中，机器人执行相应情感表达事件时可以如图3至图5所示。

此外，本申请各实施例提供的情感确定方法应用于服务器(如图1所示的服务器130)时，服务器确定第一情感结果后，可以将第一情感结果发送至目标对象，以触发目标对象执行与第一情感结果匹配的情感表达事件。应用于涉及目标对象的终端(如图1所示的第一终端110)时，终端确定第一情感结果后，可以继续执行与第一情感结果匹配的情感表达事件。

在一个实施例中，本申请各实施例提供的情感确定方法，还可以包括如下步骤：检测到预定触发事件时，确定用以供目标对象响应所述预定状态事件进行情感表达的第二情感结果；触发目标对象执行与第二情感结果匹配的情感表达事件。

其中，预定触发事件是预先设定的用于触发目标对象进行相应情感表达的事件。预定触发事件可以用于表征目标对象的基本状态、目标对象的交互状态、外部环境状态中的至少一项。

具体地，对于预定触发事件可以用于表征目标对象的基本状态，预定触发事件可以包括用以表征目标对象的基本状态的第一状态事件。第一状态事件可以包括但不限于：联网状态事件、电源连接状态事件、剩余电量状态事件、传感器状态事件等。

对于预定触发事件可以用于表征目标对象的交互状态，预定触发事件可以包括用以表征目标对象的交互状态的第二状态事件。第二状态事件具体可以包括但不限于：距离上一次交互的间隔时间事件、无任何交互的持续时间事件等。

对于预定触发事件可以用于表征外部环境状态，预定触发事件可以包括用以表征外部环境状态的第三状态事件。第三状态事件可以包括但不限于天气事件等。

在本实施例中，可以预先记录预定触发事件与候选情感结果之间的匹配关系。此外，与第一情感结果类似，第二情感结果也可以在预先设定的候选情感结果中确定。据此，当检测到预定触发事件时，便可以基于检测到的预定触发事件、以及预定触发事件与候选情感结果之间的匹配关系，在候选情感结果中，确定用以供目标对象响应该检测到的预定状态事件进行情感表达的第二情感结果。继而，触发目标对象执行与第二情感结果匹配的情感表达事件。

仍以候选情感结果包括狂喜、开心、自然、委屈、以及不安为例，可以基于检测到的预定触发事件，在狂喜、开心、自然、委屈、以及不安这五个候选情感结果中确定一个，作为用以供目标对象响应预定状态事件进行情感表达的第二情感结果。举例说明，预定触发事件和第二情感结果之间的匹配关系可以如下表1所示。

表1

在一个实施例中，确定待分类信息所属的情感类型的步骤，即步骤S204，可以包括如下步骤：基于待分类信息确定模型输入信息；将模型输入信息输入情感分类模型中，并获得情感分类模型输出的分类结果；基于分类结果，确定待分类信息所属的情感类型。

其中，情感分类模型是具备情感类型分类能力的机器学习模型，其可以基于已知情感类型的样本进行模型训练获得。情感分类模型的类型和结构可以采用任何适用的机器学习模型类型和结构，具体的模型训练方式可以采用任何适用的模型训练方式，本申请均不作具体限定。

模型输入信息，是情感分类模型确定待分类信息所属的情感类型的依据。具体地，基于待分类信息确定模型输入信息后，可以将模型输入信息输入情感分类模型中，继而，由情感分类模型基于模型输入信息进行分类处理，再输出可以用于确定待分类信息所属的情感类型的分类结果。

在一个实施例中，可以通过传统的机器学习方式确定待分类信息所属的情感类型。即，模型输入信息可以是基于待分类信息确定的模型输入特征，模型输入特征由人工定义。

在另一个实施例中，也可以通过深度学习方式确定待分类信息所属的情感类型。即，模型输入信息是待分类信息本身，直接将待分类信息输入情感分类模型中，情感分类模型基于待分类信息，输出可以用于确定待分类信息所属的情感类型的分类结果。在此方式下，无需人工定义机器学习模型的输入特征，实现了端到端的学习(end-to-endlearning)，简化了工作流程。

在一个实施例中，获得用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数的步骤，即步骤S206，可以包括如下步骤：获取目标对象的心情指数；基于心情指数对应的数值范围，获得用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数。

其中，心情指数是对心情状态进行量化的参数。在目标对象的生命周期内，其心情指数会进行迭代调整，即任一心情指数均是对上一次调整后获得的心情指数进行调整获得。

在本实施例中，可以在需要获得第一情感参数的时刻，获取这一时刻目标对象的心情指数，并基于该心情指数获得对应的第一情感参数。例如，若在t1时刻需要获得第一情感参数，则获取t1时刻的心情指数，并基于该心情指数获得对应的第一情感参数；若在t2时刻需要获得第一情感参数，则获取t2时刻的心情指数，并基于该心情指数获得对应的第一情感参数。

在一个实施例中，可以基于实际需求预先设定心情指数和心情状态之间的对应关系、以及心情状态和第一情感参数之间的对应关系。据此，可以先基于获得的心情指数确定相对应的心情状态，再基于所确定的心情状态确定相对应的第一情感参数。具体地，可以预先设定心情指数的数值范围(下文简称为心情指数数值范围)和心情状态之间的对应关系，比如，包含于心情指数数值范围MR1内的心情指数均对应正面心情状态、包含于心情指数数值范围MR2内的心情指数均对应中性心情状态、包含于心情指数数值范围MR3内的心情指数均对应负面心情状态。

在另一个实施例中，也可以预先设定心情指数和第一情感参数之间的对应关系。据此，可以直接基于心情指数确定相对应的第一情感参数。类似地，可以预先设定心情指数数值范围和第一情感参数的对应关系。比如，包含于心情指数数值范围MR1内的心情指数均对应第一情感参数pa11、包含于心情指数数值范围MR2内的心情指数均对应第一情感参数pa12、包含于心情指数数值范围MR3内的心情指数均对应第一情感参数pa13。

在一个实施例中，在基于第一情感参数、以及待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，确定用以供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果的步骤之后，即步骤S208之后，还可以包括如下步骤：基于第一情感结果对应的心情影响参数、以及第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数；基于第一心情调整参数，更新目标对象的心情指数。

其中，心情影响参数是情感结果对目标对象的心情指数的影响基数。可以基于实际需求预先设定候选情感结果和心情影响参数之间的对应关系。需要说明的是，不同的候选情感结果可以分别对应不同的心情影响参数。比如，对于前文举例说明的各候选情感结果，“狂喜”对应心情影响参数pm1、“开心”对应心情影响参数pm2、“自然”对应心情影响参数pm3、“委屈”对应心情影响参数pm4、以及“不安”对应心情影响参数pm5。

类似地，可以基于候选情感结果的情感极性和情感程度设置该候选情感结果对应的心情影响参数。比如，候选情感结果为正面情感结果时，心情影响参数可以为正数，候选情感结果为中性情感结果时，心情影响参数可以为零，候选情感结果为负面情感结果时，心情影响参数可以为负数。并且，心情影响参数的绝对值与其对应的候选情感结果表征的情感程度正相关。

第一心情调整参数，是基于第一情感结果所确定的、用于调整心情指数的参数。确定第一情感结果后，可以基于第一情感结果对应的心情影响参数、以及基于第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数。具体地，可以基于第一情感结果对应的心情影响参数、第一情感结果对应的交互时长、以及目标对象实时的心情指数对应的数值范围，确定第一心情调整参数。

在一个实施例中，可以基于第一调整参数运算方式、第一情感结果对应的心情影响参数、第一情感结果对应的交互时长进行运算，运算结果即为第一心情调整参数。具体地，第一调整参数运算方式可以与心情指数数值范围相对应。亦即是说，可以预先设定心情指数数值范围和第一调整参数运算方式之间的对应关系，任一心情指数数值范围均对应一种第一调整参数运算方式。比如，心情指数数值范围MR1对应第一调整参数运算方式op11、心情指数数值范围MR2对应第一调整参数运算方式op12、心情指数数值范围MR3对应第一调整参数运算方式op13。

第一调整参数运算方式可以基于实际需求进行设定，只需保证基于正面情感结果确定的第一心情调整参数为正数、且基于负面情感结果确定的第一心情调整参数为负数即可。

第一情感结果对应的交互时长，是第一情感结果对应的交互过程中，目标对象获取到交互触发信息到基于交互触发信息完成相应反馈所经历的时长。交互触发信息用于触发目标对象开始获取用户输出信息。以目标对象为机器人为例，交互触发信息可以包括唤醒关键词信息，比如，机器人的唤醒关键词信息为“妲己妲己”，该机器人会在获取到“妲己妲己”这一信息后，才开始获取用户输出信息，并针对用户输出信息做出反馈，在此情况下，在第一情感结果对应的交互过程中，从机器人获取到“妲己妲己”的时刻开始，到机器人完成相应反馈的时刻所经历的时长，即为第一情感结果对应的交互时长。

在本实施例中，基于第一心情调整参数更新目标对象的心情指数的具体方式，可以是基于第一心情调整参数和实时的心情指数进行加法运算，加法运算结果即为更新后的心情指数。据此可知，正面情感结果和中性情感结果均会使目标对象的心情指数上升，负面情感结果会使目标对象的心情指数下降。

在一个实施例中，在第一情感结果满足预定更新条件时，进入基于第一情感结果对应的心情影响参数、以及第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数的步骤。

在本实施例中，在基于第一情感结果对应的心情影响参数、以及第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数的步骤之前，还可以包括如下步骤：判断第一情感结果是否满足预定更新条件；若满足，则继续执行基于第一情感结果对应的心情影响参数、以及第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数的步骤，即基于该第一情感结果更新心情指数的步骤，若不满足，则不执行基于该第一情感结果更新心情指数的步骤。

其中，预定更新条件是判断是否需要基于第一情感结果更新目标对象的心情指数的条件，其可以反映第一情感结果对心情指数是否存在影响。预定更新条件可以基于实际需求进行设定。此外，可以通过预定更新条件来控制心情指数的变化速度。

在一个实施例中，预定更新条件可以包括：在确定第一情感结果后的预定时长内未确定情感结果。

在本实施例中，若确定第一情感结果后的预定时长内未再次确定情感结果，则可以判定该第一情感结果满足预定更新条件；反之，若确定第一情感结果后的预定时长内再次确定出情感结果，则可以判定该第一情感结果不满足预定更新条件。

具体地，可以判断确定第一情感结果后的预定时长内是否确定出下一个情感结果。下一个情感结果的属性可以是第一情感结果，也可以是第二情感结果，亦即是说，在确定某一个第一情感结果后的预定时长内，不论是确定出一个新的第一情感结果，还是确定出一个第二情感结果，均判定确定出下一个情感结果。

举例说明，假设预定时长为20秒，若确定出第一情感结果ER11后的20秒内，确定出第一情感结果ER12，则可以判定第一情感结果ER11不满足预定更新条件；若确定出第一情感结果ER11后的20秒内，确定出第二情感结果ER21，则也可以判定第一情感结果ER11不满足预定更新条件。若确定出第一情感结果ER11后的20秒内，没有确定出任何情感结果，则可以判定第一情感结果ER11满足预定更新条件。

此外，若确定出第一情感结果ER11后的20秒内，确定出第一情感结果ER12，则可以判定第一情感结果ER11不满足预定更新条件，据此可以不基于第一情感结果ER11更新目标对象的心情指数；若确定出第一情感结果ER12后的20秒内，没有确定出任何情感结果，则可以判定第一情感结果ER12满足预定更新条件，据此可以基于第一情感结果ER12更新目标对象的心情指数。

在一个实施例中，预定更新条件可以包括：包括第一情感结果在内，连续获得与第一情感结果相同的情感结果的次数未超过预定次数。

在本实施例中，若包括第一情感结果在内，连续确定与第一情感结果相同的情感结果的次数未超过预定次数，则可以判定该第一情感结果满足预定更新条件；反之，若包括第一情感结果在内，连续确定与第一情感结果相同的情感结果的次数超过预定次数，则可以判定该第一情感结果不满足预定更新条件。

与第一情感结果相同的情感结果，是与第一情感结果的实质内容相同的情感结果。此外，与第一情感结果相同的情感结果，其属性可以是第一情感结果，也可以是第二情感结果。比如，某一第一情感结果为“狂喜”，则为“狂喜”的任何情感结果(如其他第一情感结果或第二情感结果)，均为与该第一情感结果相同的情感结果。

举例说明，假设预定次数为3次，且依次确定出为“狂喜”的第一情感结果ER13、为“狂喜”的第二情感结果ER22、为“狂喜”的第一情感结果ER14、为“狂喜”的第一情感结果ER15。在此情况下，对于第一情感结果ER15而言，包括其自身在内，连续确定出4次“狂喜”的情感结果，超过了预定3次，则可以判定第一情感结果ER15不满足预定更新条件，进而不基于第一情感结果ER15更新目标对象的心情指数。

再比如，假设预定次数为3次，且依次确定出为“狂喜”的第一情感结果ER16、为“失望”的第二情感结果ER23、为“狂喜”的第一情感结果ER17、为“狂喜”的第一情感结果ER18。在此情况下，对于第一情感结果ER18而言，包括其自身在内，连续确定“狂喜”的情感结果的次数为2次，未超过3次，则可以判定第一情感结果ER18满足预定更新条件，进而基于第一情感结果ER18更新目标对象的心情指数。

在一个实施例中，预定更新条件也可以同时包括：在确定第一情感结果后的预定时长内未确定情感结果、以及包括第一情感结果在内，连续确定与第一情感结果相同的情感结果的次数未超过预定次数。

在本实施例中，若同时满足确定第一情感结果后的预定时长内未确定情感结果，以及包括第一情感结果在内，连续确定与第一情感结果相同的情感结果的次数未超过预定次数这两个条件，则可以判定该第一情感结果满足预定更新条件。反之，若不满足这两个条件中的任意一个，则可以判定该第一情感结果不满足预定更新条件。

在一个实施例中，在获得与预定状态事件匹配的第二情感结果的步骤之后，还可以包括如下步骤：基于第二情感结果对应的心情影响参数，确定第三心情调整参数；基于第三心情调整参数，更新目标对象的心情指数。

第三心情调整参数，是基于第二情感结果确定的、用于调整心情指数的参数。确定第二情感结果后，可以基于第二情感结果对应的心情影响参数确定第三心情调整参数。具体地，可以基于第二情感结果对应的心情影响参数、以及目标对象实时的心情指数对应的数值范围，确定第三心情调整参数。

在一个实施例中，可以基于第三调整参数运算方式、第二情感结果对应的心情影响参数进行运算，运算结果即为第三心情调整参数。与第一调整参数运算方式类似，第三调整参数运算方式可以与心情指数数值范围相对应。亦即是说，可以预先设定心情指数数值范围和第三调整参数运算方式之间的对应关系，任一心情指数数值范围均对应一种第三调整参数运算方式。比如，心情指数数值范围MR1对应第三调整参数运算方式op31、心情指数数值范围MR2对应第三调整参数运算方式op32、心情指数数值范围MR3对应第三调整参数运算方式op33。

需要说明的是，与基于第一情感结果更新目标对象的心情指数类似，基于第二情感结果更新目标对象的心情指数之前，也可以是在第二情感结果满足预定更新条件时，进入基于第二情感结果对应的心情影响参数，确定第三心情调整参数的步骤。并且，此处对预定更新条件的具体限定，可以与前文中对预定更新条件的限定相同，此处不加赘述。

在一个实施例中，在获取用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数之前，即步骤S206之前，还可以包括如下步骤：获取目标对象在目标时间段内的待机时长；基于目标对象在目标时间段内的待机时长确定第二心情调整参数；基于第二心情调整参数，更新目标对象的心情指数。

目标对象在目标时间段内的待机时长，是更新心情指数所使用的待机时长。目标时间段可以以上一次基于待机时长更新心情指数的完成时刻为起始点，以本次获取待机时长的时刻为终止点。待机时长是目标对象处理待机状态的时长。待机状态可以是不提供任何服务的状态。

第二心情调整参数，是基于目标对象在目标时间段内的待机时长确定的、用于调整心情指数的参数。具体地，可以基于目标对象在目标时间段内的待机时长、以及目标对象实时的心情指数对应的数值范围，确定第二心情调整参数。

在一个实施例中，可以基于第二调整参数运算方式、目标对象在目标时间段内的待机时长进行运算，运算结果即为第二心情调整参数。具体地，与第一调整参数运算方式类似，第二调整参数运算方式可以与心情指数数值范围相对应。亦即是说，可以预先设定心情指数数值范围和第二调整参数运算方式之间的对应关系，任一心情指数数值范围均对应一第二调整参数运算方式。比如，心情指数数值范围MR1对应第二调整参数运算方式op21、心情指数数值范围MR2对应第二调整参数运算方式op22、心情指数数值范围MR3对应第二调整参数运算方式op23。

在本实施例中，基于第二心情调整参数更新目标对象的心情指数的具体方式，可以是在实时的心情指数的基础上减去第二心情调整参数，进行减法运算后的结果即为更新后的心情指数。据此可知，处于待机状态会使目标对象的心情指数持续下降。

在一个实施例中，基于第一情感参数、以及待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，确定用以供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果的步骤，即步骤S208，可以包括如下步骤：基于第一情感参数、以及待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数进行预定运算，获得目标情感参数；基于目标情感参数，确定用以供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。

经预定运算得到的目标情感参数，可以用于反映第一情感参数和待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，对目标对象的最终情感结果的共同影响。

在一个实施例中，预定运算可以包括加法运算。即，可以将第一情感参数和待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数相加，获得目标情感参数。

在另一个实施例中，预定运算也可以包括加权运算。即，可以预先设定第一情感参数对应的第一权值、以及待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数所对应的第二权值。将第一情感参数乘以第一权值，获得第一中间参数，将待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数乘以第二权值，获得第二中间参数，进而将第一中间参数和第二中间参数相加，获得目标情感参数。

此外，可以基于实际需求预先设定目标情感参数的数值范围(下文简称为情感参数数值范围)和候选情感结果之间的对应关系，再基于该对应关系，以及所确定的目标情感参数，在候选的情感结果中，确定用以供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。比如，预先设定包含于情感参数数值范围QR1内的目标情感参数均对应候选情感结果CR1、包含于情感参数数值范围QR2内的目标情感参数均对应候选情感结果CR2、包含于情感参数数值范围QR3内的目标情感参数均对应候选情感结果CR3，在此情况下，若确定的目标情感参数包含于情感参数数值范围QR2内，则确定的第一情感结果为候选情感结果CR2。

在一个实施例中，在触发目标对象执行与第一情感结果匹配的情感表达事件的步骤之前，还可以包括如下步骤：确定包括第一情感结果在内，连续获得与第一情感结果相同的情感结果的次数。据此，触发目标对象执行与第一情感结果匹配的情感表达事件的步骤，可以包括如下步骤：触发目标对象执行与第一情感结果和次数均匹配的情感表达事件。

在本实施例中，包括第一情感结果在内连续获得与第一情感结果相同的情感结果的次数不同，可以对应不同的情感表达程度。比如，对于某一情感结果，仅出现1次对应轻度，连续出现2次时对应中度，连续出现3次以上(含3次)时对应重度。并且，对于相同的情感结果，情感表达程度不同时，执行的情感表达事件可以有所不同。

举例说明，确定的第一情感结果为“开心”时，匹配的情感表达事件可以包括挥手动作，与出现1次“开心”匹配的情感表达事件可以包括慢速挥手动作；与连续出现2次“开心”匹配的情感表达事件可以包括中速挥手动作；与连续出现3次以上(含3次)“开心”匹配的情感表达事件可以包括快速挥手动作。

需要说明的是，与触发目标对象执行与第一情感结果匹配的情感表达事件类似，触发目标对象执行与第二情感结果匹配的情感表达事件之前，也可以确定包括第二情感结果在内，连续获得与第二情感结果相同的情感结果的次数。据此，触发目标对象执行与第二情感结果匹配的情感表达事件的步骤，可以包括如下步骤：触发目标对象执行与第二情感结果和次数均匹配的情感表达事件。

在一个实施例中，如图6所示，提供了一种情感确定方法，该方法可以包括如下步骤S602至S632。该方法的应用环境可以涉及图7所示的机器人和服务器。

S602，机器人获取用户输出信息，并将用户输出信息发送至服务器。

S604，服务器获取基于用户输出信息确定的待分类信息；待分类信息包括对用户输出信息进行预处理后获得的预处理信息，或机器人针对用户输出信息进行回复的回复信息。

S606，服务器基于待分类信息确定模型输入信息。

S608，服务器将模型输入信息输入情感分类模型中，并获得情感分类模型输出的分类结果，情感分类模型基于已知情感类型的样本进行模型训练获得。

S610，服务器基于分类结果，确定待分类信息所属的情感类型。

S612，服务器获取目标对象在目标时间段内的待机时长，基于该待机时长确定第二心情调整参数，基于第二心情调整参数，更新机器人的心情指数。

S614，服务器获取机器人的心情指数。

S616，服务器基于心情指数对应的数值范围，获得用于表征机器人的心情状态的第一情感参数。

S618，服务器基于第一情感参数、以及待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数进行预定运算，获得目标情感参数。

S620，服务器基于目标情感参数，确定用以供机器人响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。

S622，服务器确定包括第一情感结果在内，连续获得与第一情感结果相同的情感结果的次数。

S624，服务器基于第一情感结果和次数向机器人发送情感表达控制指令。

S626，机器人基于情感表达控制指令执行与第一情感结果和次数均匹配的情感表达事件。

S628，服务器判断第一情感结果是否满足预定更新条件，预定更新条件包括下述两项中的至少一项：在确定第一情感结果后的预定时长内未确定情感结果，包括第一情感结果在内，连续确定与第一情感结果相同的情感结果的次数未超过预定次数；若满足，则跳转至步骤S630，若不满足，则不基于第一情感结果更新机器人的心情指数(未图示)。

S630，服务器基于第一情感结果对应的心情影响参数、以及第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数。

S632，服务器基于第一心情调整参数，更新机器人的心情指数。

需要说明的是，本实施例中对各技术特征的具体限定，可以与前文中对相应技术特征的限定相同，此处不加赘述。

此外，在本申请各实施例提供的情感确定方法中，目标对象执行与第一情感结果或第二情感结果匹配的情感表达事件后，还可以获取用户反馈信息，以了解用户使用习惯，供后续进行优化。

在合理条件下应当理解，虽然前文各实施例涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以下结合一个具体示例对确定第一情感结果的过程进行说明。假设候选情感类型包括开心、放松、自然、疑惑、失望以及不悦，候选情感类型与第二情感参数之间的对应关系如表2所示；机器人的心情状态、心情指数数值范围、第一情感参数、第一调整参数运算方式、第二调整参数运算方式、第三调整参数运算方式之间的对应关系如表3所示；候选情感结果、心情影响参数、情感参数数值范围之间的对应关系如表4所示。此外，表2至4中的Y表示心情指数，Y1表示第一心情调整参数，Y2表示第二心情调整参数，Y3表示第三心情调整参数，T表示第一情感结果对应的交互时长，e表示候选情感结果对应的心情影响参数，F表示目标情感参数。

表2

候选情感类型	第二情感参数
		开心	1
放松	0.5
		自然	0
疑惑	0
		失望	-0.5
不悦	-1

表3

表4

候选的情感结果	心情影响参数	情感参数数值范围
			狂喜	20	F≥3
开心	10	0＜F＜3
			自然	0	0
委屈	-10	-3＜F＜0
			不安	-20	F≤-3

基于表2至4中示出的对应关系，假设在一次用户与机器人进行交互的过程中，用户输出信息IU-EX的实质内容为“你是一个猪头”，机器人针对该用户输出信息IU-EX进行回复的回复信息的实质内容为“你太让我生气了，哼”，且该回复信息即为基于用户输出信息IU-EX确定的待分类信息。假设确定出待分类信息IC-EX所属的情感类型为“不悦”，则待分类信息IC-EX所属的情感类型对应的第二情感参数pa2-EX为-1。并且，假设在需要获取第一情感参数的时刻，机器人的心情指数Y为200，则用于表征目标对象在这一时刻的心情状态的第一情感参数pa1-EX为-2。在此情况下，将第一情感参数pa1-EX和第二情感参数pa2-EX相加，得到目标情感参数paa-EX为-3。目标情感参数paa-EX包含于F≤-3这一情感参数数值范围内，因此确定的第一情感结果ER-EX为“不安”。此外，该第一情感结果ER-EX对应的心情影响参数pm-EX为-20、对应的第一调整参数运算方式op1-EX为Y1＝5T+2e，若该第一情感结果ER-EX满足预定更新条件，则可以基于该心情影响参数pm-EX、该第一调整参数运算方式op1-EX、以及第一情感结果对应的交互时长，计算得到相应的第一心情调整参数，并基于该第一心情调整参数调整目标对象实时的心情指数。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种情感确定装置800。该装置可以包括如下模块802至808。

待分类信息获取模块802，用于获取基于用户输出信息确定的待分类信息。

情感类型确定模块804，用于确定待分类信息所属的情感类型。

第一参数获取模块806，用于获得用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数，目标对象包括待响应用户输出信息进行情感表达的对象。

第一情感结果确定模块808，用于基于第一情感参数、以及待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，确定用以供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。

上述情感确定装置800，一方面获取基于用户输出信息确定的待分类信息，再确定待分类信息所属的情感类型；另一方面获得用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数。继而，基于第一情感参数、以及待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，共同确定用以供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。如此，支持基于动态的用户输出信息进行情感类型分析，确定用以供目标对象响应相应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果，有效地适应了复杂多样的人机交互场景。此外，第一情感结果受目标对象的心情状态、以及用户与目标对象的交互共同影响，基于第一情感结果，目标对象能够更加自然真实地进行情感表达，显著地降低了情感表达的生硬和呆滞程度。在一个实施例中，情感确定装置800还可以包括第一触发模块，其用于触发目标对象执行与第一情感结果匹配的情感表达事件。

在一个实施例中，情感类型确定模块804可以包括如下单元：模型输入信息确定单元，用于基于待分类信息确定模型输入信息；分类结果获取单元，用于将模型输入信息输入情感分类模型中，并获得情感分类模型输出的分类结果，情感分类模型基于已知情感类型的样本进行模型训练获得；情感类型确定单元，用于基于分类结果，确定待分类信息所属的情感类型。

在一个实施例中，第一参数获取模块806可以包括如下单元：心情指数获取单元，用于获取目标对象的心情指数；第一参数获取单元，用于基于心情指数对应的数值范围，获得用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数。

在一个实施例中，情感确定装置800还可以包括如下模块：第一调整参数确定模块，用于基于第一情感结果对应的心情影响参数、以及第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数，交互时长为目标对象获取到交互触发信息到基于交互触发信息完成相应反馈所经历的时长；第一心情指数更新模块，用于基于第一心情调整参数，更新目标对象的心情指数。

在一个实施例中，第一调整参数确定模块具体用于在第一情感结果满足预定更新条件时，进入基于第一情感结果对应的心情影响参数和第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数的步骤。

在一个是实施例中，预定更新条件包括下述两项中的至少一项：在确定第一情感结果后的预定时长内未确定情感结果；包括第一情感结果在内，连续确定与第一情感结果相同的情感结果的次数未超过预定次数。

在一个是实施例中，情感确定装置800还可以包括如下模块：目标时长获取模块，用于获取目标对象在目标时间段内的待机时长；第二调整参数确定模块，用于基于目标对象在目标时间段内的待机时长确定第二心情调整参数；第二心情指数更新模块，用于基于第二心情调整参数，更新目标对象的心情指数。

在一个实施例中，第一情感结果确定模块808可以包括如下单元：目标参数获取单元，用于基于第一情感参数、以及待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数进行预定运算，获得目标情感参数；第一情感结果确定单元，用于基于目标情感参数，确定用以供目标对象响应用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。

在一个实施例中，情感确定装置800还可以包括如下模块：连续次数确定模块，用于确定包括第一情感结果在内，连续获得与第一情感结果相同的情感结果的次数；

第一触发模块具体用于触发目标对象执行与第一情感结果和次数均匹配的情感表达事件。

在一个实施例中，情感确定装置800还可以包括如下模块：第二情感结果确定模块，用于检测到预定触发事件时，确定用以供目标对象响应预定状态事件进行情感表达的第二情感结果，预定触发事件用以表征目标对象的基本状态、交互状态、外部环境状态中的至少一项；第二触发模块，用于触发目标对象执行与第二情感结果匹配的情感表达事件。

在一个实施例中，情感确定装置800还可以包括如下模块：第三调整参数确定模块，用于基于第二情感结果对应的心情影响参数，确定第三心情调整参数；第三心情指数更新模块，用于基于第三心情调整参数，更新目标对象的心情指数。

在一个实施例中，待分类信息包括对用户输出信息进行预处理后获得的预处理信息，或目标对象针对用户输出信息进行回复的回复信息。

需要说明的是，对上述情感确定装置800的具体限定，可以参见上文中对于应用界面布局的更新方法的限定，在此不再赘述。上述情感确定装置800中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现本申请任一实施例提供的情感确定方法中的步骤。

在一个实施例中，该计算机设备可以是图1所示的服务器130，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口。其中，该处理器用于提供计算和控制能力。该存储器包括非易失性计算机可读存储介质和内存储器，该非易失性计算机可读存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库，该内存储器为非易失性计算机可读存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种情感确定方法。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，本申请提供的情感确定装置800可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图9所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该情感确定装置800各个程序模块，比如，图8所示的待分类信息获取模块802、情感类型确定模块804、第一参数获取模块806、以及第一情感结果确定模块808。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的情感确定方法中的步骤。例如，图9所示的计算机设备可以通过如图8所示的情感确定装置800中的分类信息获取模块802执行步骤S202、通过情感类型确定模块804执行步骤S204、通过第一参数获取模块806执行步骤S206、通过第一情感结果确定模块808执行步骤S208等等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取计算机可读存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

据此，在一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请任一实施例提供的情感确定方法。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (24)

1.一种情感确定方法，其特征在于，包括：

获取基于用户输出信息确定的待分类信息，所述用户输出信息为：用户与目标对象的一次交互过程中被采集到的所述用户输出的信息，所述待分类信息为用作供所述目标对象响应所述用户输出信息进行情感表达的依据；

确定所述待分类信息所属的情感类型，所述待分类信息所属的情感类型用于表征：所述用户的情感状态，或，所述目标对象的情感状态；

获取所述目标对象的心情指数，所述目标对象包括待响应所述用户输出信息进行情感表达的对象；

基于所述心情指数对应的数值范围，获得用于表征所述目标对象的心情状态的第一情感参数；

基于所述第一情感参数、以及所述待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，确定用以供所述目标对象响应所述用户输出信息进行情感表达的第一情感结果，所述第二情感参数是用于表征情感类型的情感极性和情感程度的参数，不同第一情感结果分别对应不同的情感表达方式；

基于所述第一情感结果对应的心情影响参数、以及所述第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数，所述交互时长为所述目标对象获取到交互触发信息到基于所述交互触发信息完成相应反馈所经历的时长；

基于所述第一心情调整参数，更新所述目标对象的心情指数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

触发所述目标对象执行与所述第一情感结果匹配的情感表达事件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待分类信息所属的情感类型，包括：

基于所述待分类信息确定模型输入信息；

将所述模型输入信息输入情感分类模型中，并获得所述情感分类模型输出的分类结果，所述情感分类模型基于已知情感类型的样本进行模型训练获得；

基于所述分类结果，确定所述待分类信息所属的情感类型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述第一情感结果满足预定更新条件时，进入所述基于所述第一情感结果对应的心情影响参数、以及所述第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数的步骤。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预定更新条件包括下述两项中的至少一项：

在确定所述第一情感结果后的预定时长内未确定情感结果；

包括所述第一情感结果在内，连续确定与所述第一情感结果相同的情感结果的次数未超过预定次数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数之前，还包括：

获取目标对象在目标时间段内的待机时长；

基于所述待机时长确定第二心情调整参数；

基于所述第二心情调整参数，更新所述目标对象的心情指数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一情感参数、以及所述待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，确定用以供所述目标对象响应所述用户输出信息进行情感表达的第一情感结果，包括：

基于所述第一情感参数、以及所述待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数进行预定运算，获得目标情感参数；

基于所述目标情感参数，确定用以供所述目标对象响应所述用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

在所述触发所述目标对象执行与所述第一情感结果匹配的情感表达事件之前，还包括：

确定包括所述第一情感结果在内，连续获得与所述第一情感结果相同的情感结果的次数；

所述触发所述目标对象执行与所述第一情感结果匹配的情感表达事件，包括：

触发所述目标对象执行与所述第一情感结果和所述次数均匹配的情感表达事件。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

检测到预定触发事件时，确定所述目标对象响应预定状态事件进行情感表达的第二情感结果，预定触发事件用以表征目标对象的基本状态、交互状态、外部环境状态中的至少一项；

触发所述目标对象执行与所述第二情感结果匹配的情感表达事件。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在所述获得与所述预定状态事件匹配的第二情感结果之后，还包括：

基于所述第二情感结果对应的心情影响参数，确定第三心情调整参数；

基于所述第三心情调整参数，更新所述目标对象的心情指数。

11.根据权利要求1至10任一项所述的方法，其特征在于：

所述待分类信息包括对所述用户输出信息进行预处理后获得的预处理信息，或所述目标对象针对所述用户输出信息进行回复的回复信息。

12.一种情感确定装置，其特征在于，包括：

待分类信息获取模块，用于获取基于用户输出信息确定的待分类信息，所述用户输出信息为：用户与目标对象的一次交互过程中被采集到的所述用户输出的信息，所述待分类信息为用作供所述目标对象响应所述用户输出信息进行情感表达的依据；

情感类型确定模块，用于确定所述待分类信息所属的情感类型，所述待分类信息所属的情感类型用于表征：所述用户的情感状态，或，所述目标对象的情感状态；

第一参数获取模块包括心情指数获取单元以及第一参数获取单元；

所述心情指数获取单元，用于获取所述目标对象的心情指数，所述目标对象包括待响应所述用户输出信息进行情感表达的对象；

所述第一参数获取单元，用于基于所述心情指数对应的数值范围，获得用于表征所述目标对象的心情状态的第一情感参数；

第一情感结果确定模块，用于基于所述第一情感参数、以及所述待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数，确定用以供所述目标对象响应所述用户输出信息进行情感表达的第一情感结果，所述第二情感参数是用于表征情感类型的情感极性和情感程度的参数，不同第一情感结果分别对应不同的情感表达方式；

第一调整参数确定模块，用于基于所述第一情感结果对应的心情影响参数、以及所述第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数，所述交互时长为所述目标对象获取到交互触发信息到基于所述交互触发信息完成相应反馈所经历的时长；

第一心情指数更新模块，用于基于所述第一心情调整参数，更新所述目标对象的心情指数。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，还包括第一触发模块；

所述第一触发模块，用于触发所述目标对象执行与所述第一情感结果匹配的情感表达事件。

14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述情感类型确定模块包括模型输入信息确定单元、分类结果获取单元以及情感类型确定单元；

所述模型输入信息确定单元，用于基于所述待分类信息确定模型输入信息；

所述分类结果获取单元，用于将所述模型输入信息输入情感分类模型中，并获得所述情感分类模型输出的分类结果，所述情感分类模型基于已知情感类型的样本进行模型训练获得；

所述情感类型确定单元，用于基于所述分类结果，确定所述待分类信息所属的情感类型。

15.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一调整参数确定模块，具体用于所述第一情感结果满足预定更新条件时，进入所述基于所述第一情感结果对应的心情影响参数、以及所述第一情感结果对应的交互时长，确定第一心情调整参数的步骤。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述预定更新条件包括下述两项中的至少一项：

在确定所述第一情感结果后的预定时长内未确定情感结果；

包括所述第一情感结果在内，连续确定与所述第一情感结果相同的情感结果的次数未超过预定次数。

17.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，还包括目标时长获取模块、第二调整参数确定模块以及第二心情指数更新模块；

所述目标时长获取模块，用于在所述第一参数获取单元获取用于表征目标对象的心情状态的第一情感参数之前，获取目标对象在目标时间段内的待机时长；

所述第二调整参数确定模块，用于基于所述待机时长确定第二心情调整参数；

所述第二心情指数更新模块，用于基于所述第二心情调整参数，更新所述目标对象的心情指数。

18.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一情感结果确定模块包括目标参数获取单元以及第一情感结果确定单元；

所述目标参数获取单元，用于基于所述第一情感参数、以及所述待分类信息所属的情感类型对应的第二情感参数进行预定运算，获得目标情感参数；

所述第一情感结果确定单元，用于基于所述目标情感参数，确定用以供所述目标对象响应所述用户输出信息进行情感表达的第一情感结果。

19.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，还包括连续次数确定模块；

所述连续次数确定模块，用于在所述第一触发模块触发所述目标对象执行与所述第一情感结果匹配的情感表达事件之前，确定包括所述第一情感结果在内，连续获得与所述第一情感结果相同的情感结果的次数；

所述第一触发模块，具体用于触发目标对象执行与第一情感结果和次数均匹配的情感表达事件触发所述目标对象执行与所述第一情感结果和所述次数均匹配的情感表达事件。

20.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，还包括第二情感结果确定模块以及第一参数获取单元；

所述第二情感结果确定模块，用于检测到预定触发事件时，确定所述目标对象响应预定状态事件进行情感表达的第二情感结果，预定触发事件用以表征目标对象的基本状态、交互状态、外部环境状态中的至少一项；

所述第一参数获取单元，用于触发所述目标对象执行与所述第二情感结果匹配的情感表达事件。

21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，还包括第三调整参数确定模块以及第三心情指数更新模块；

所述第三调整参数确定模块，用于在所述第二情感结果确定模块获得与所述预定状态事件匹配的第二情感结果之后，基于所述第二情感结果对应的心情影响参数，确定第三心情调整参数；

所述第三心情指数更新模块，用于基于所述第三心情调整参数，更新所述目标对象的心情指数。

22.根据权利要求12至21任一项所述的装置，其特征在于：

所述待分类信息包括对所述用户输出信息进行预处理后获得的预处理信息，或所述目标对象针对所述用户输出信息进行回复的回复信息。

23.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11任一项所述的方法的步骤。

24.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至11任一项所述方法的步骤。

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