CN110569352B - 一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本公开提出了一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计系统及方法，根据用户根据目录选择的自己的爱好、虚拟助手基本属性的向量及虚拟助手性格的向量，提供至少一个符合用户爱好的领域的名人作为例子，并接收是否继续制作虚拟助手；继续制作虚拟助手时，提供令用户选择的个性化定制选项，由系统自动生成一段虚拟助手的自我介绍，该自我介绍通过虚拟助手的表情、动作、语言向用户展示性格，并接收是否继续制作虚拟助手；继续制作虚拟助手时，基于所设定的虚拟助手的信息构建成虚拟助手画像并保存。本公开为用户提供一种可以简单制作并带有特定外观和性格的虚拟助手，更大程度的满足了用户的个性化需求。

Description

一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计系统及方法
技术领域
本公开涉及虚拟助手技术领域，特别是涉及一种可定制外观和性格的虚拟助 手的设计系统及方法。
背景技术
随着移动计算设备的进化以及互联网技术的进步与发展，人们已经可以与越 来越多的设备进行对话交流。然而，传统的人机对话系统只重视解决针对具体 任务的实际问题，例如，记录口述信息、查询附近的餐厅或车站、web搜索、电 话拨号、启动特定的应用程序等，却忽略了用户对对话系统提出的个性化需求， 特别是符合用户预期的带有特定性格和感情的交互方式，现存的人机对话系统 大部分不能根据不同用户的特定需求进行定制的带有性格和感情的个性化的应 答。
发明人在研究中还发现，最前沿的人工智能技术可以通过分析用户数据，例 如，用户的网站使用记录、web搜索历史、社交软件的会话内容、常去的地点、 活动时间、心情状态等行为数据建立起的用户画像(包括用户的静态信息，如 姓名、性别、出生地等，以及动态信息，如居住地、爱好、年龄等)，生成符合 用户需求的可以表达出情绪的智能聊天系统。虽然这种系统比起毫无个性的人 机对话或者只带有千篇一律个性的人机对话会带给用户更好的使用体验，但是 仍然存在两个很大的问题，第一，系统无法在只有很少的用户数据，甚至是在 完全没有数据的情况下生成令用户满意的聊天内容，也就是说，在用户画像建立不完善的情况下，很容易导致对用户偏好和要求的判断失误，第二，即使是 在相对完整地建立了用户画像的前提之下，由于用户的个人偏好是没有统一规 律的，无法通过一种统一的计算方法满足所有用户的需求，也就是说，用户真 正的偏好只有用户自己知道，更有甚者，一些用户是不喜欢其他人或者系统来 决定并推荐自己的浏览内容的。
可见，目前为止的智能人机会话系统并无法让用户简单的设计出自己所偏好 的带有特定性格的虚拟助手，而只是向用户提供一个特定的虚拟助手，并通过 采集文本、视频、音频、图像等用户信息，来分析推算出用户此时此刻的需求 并生成最佳的回答策略。但是第一印象对人类来说十分重要，即心理学上所说 的“首因效应”。一旦在交互的开始阶段由于没有正确分析用户需求招致用户的不 快，是没有机会通过以后的交流来修正印象的。有些系统开放了虚拟助手的设 计功能，但一般只是从几个特定的外貌和性格里面选择一个，如果要精细的设 计细节，则需要专业的设计知识，编程知识，算法知识，心理学知识，这无疑 是绝大多数普通用户无法完成的。
总之，现存的以及研究中的带有情绪的智能聊天系统并没有为虚拟助手设定 一个固定的性格，而是分析用户的行为数据之后提供一个由公式计算得到的理 论上最合适的回答，这时候如果用户本身的性格是属于情绪稳定性较差的那一 类，会导致虚拟助手的性格严重缺乏一致性，这种混乱很容易随着用户使用时 间的增加招致用户的不满。
发明内容
本发明的目的是提供一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计方法，可以 为用户提供一种可以简单制作并带有特定外观和性格的虚拟助手，更大程度的 满足了用户的个性化需求。
为了实现上述目的，本说明书一个或多个实施方式提供一种可定制外观和 性格的虚拟助手的设计方法，通过以下技术方案实现：
包括：
提供用于用户选择自己的爱好的目录，并接收用户根据目录选择的自己的 爱好；
接收用户所设定的虚拟助手的基本属性，并生成一个关于虚拟助手基本属 性的向量；
接收用户通过一系列简单的性格心理学相关问卷设定的虚拟助手的性格， 并根据用户对问卷的回答生成一个关于虚拟助手性格的向量；
根据用户根据目录选择的自己的爱好、虚拟助手基本属性的向量及虚拟助 手性格的向量，提供至少一个符合用户爱好的领域的名人作为例子，并接收是 否继续制作虚拟助手；
继续制作虚拟助手时，提供令用户选择的个性化定制选项，生成一段虚拟 助手的自我介绍，并接收是否继续制作虚拟助手；
继续制作虚拟助手时，基于所设定的虚拟助手的信息构建成虚拟助手画像 并保存。
进一步的技术方案，当提供用于用户选择自己的爱好的目录中不存在用户 的爱好时，接收用户自定义的爱好并上传至服务器数据库完善目录。
进一步的技术方案，设定的虚拟助手的性格是，当使用大五人格标准的情 况下，虚拟助手的性格向量AgtPsn＝[VAP1,VAP2,VAP3,VAP4,VAP5]中， VAP1,VAP2,VAP3,VAP4,VAP5分别代表经验开放性，责任心，外倾性，宜人性， 情绪稳定性的数值，取值范围是0到1。
进一步的技术方案，在设定完虚拟助手的性格之后，还接收用户设定的虚 拟助手的外观，包括面部特征、身体特征及全身的服饰搭配。
进一步的技术方案，提供至少一个符合用户爱好的领域的名人作为例子之 后，若需要重新制作，则重新执行以下步骤:
接收用户所设定的虚拟助手的基本属性，并生成一个关于虚拟助手基本属 性的向量；
接收用户通过一系列简单的性格心理学相关问卷设定的虚拟助手的性格， 并根据用户对问卷的回答生成一个关于虚拟助手性格的向量；
根据用户根据目录选择的自己的爱好、虚拟助手基本属性的向量及虚拟助 手性格的向量，提供至少一个符合用户爱好的领域的名人作为例子；
直至所提供的例子符合用户的需要，或接收用户自定定义人物信息。
进一步的技术方案，生成的一段虚拟助手的自我介绍主要通过虚拟助手的 语言、表情、动作三个方面向用户提示虚拟助手的性格；
利用语言提示虚拟助手的性格时：
基于虚拟助手基本属性的向量及虚拟助手性格的向量，以及符合用户爱好 的领域的名人的性格、个性化信息建立循环神经网络模型，基于训练的循环神 经网络模型生成聊天内容；
利用表情提示虚拟助手的性格：
每句提示虚拟助手的性格的语言会有一个对应的向量，该向量表示:
Figure BDA0002204783570000041
其中Exp1,Exp2,…Expn表示各个表情的强度等级，取值范围是0到1，该向 量被训练成与提示虚拟助手的性格的语言中的每一句或者一组对话形成关联或 映射的关系。
利用动作提示虚拟助手的性格时：
每一个动作都会有一个动作矩阵Mov表示，该矩阵利用式表示：
Figure BDA0002204783570000051
其中(1)到(n)表示各个移动部位，MovDir表示该部位的移动方向，MovDis 表示移动距离，MovSp表示移动速度，该矩阵被训练成与提示虚拟助手的性格 的语言中每一句或者一组对话关联或映射。
进一步的技术方案，基于生成的一段虚拟助手的自我介绍，需要重新制作 虚拟助手时：
接收用户所设定的虚拟助手的基本属性，并生成一个关于虚拟助手基本属 性的向量；
接收用户通过一系列简单的性格心理学相关问卷设定的虚拟助手的性格， 并根据用户对问卷的回答生成一个关于虚拟助手性格的向量；
根据用户根据目录选择的自己的爱好、虚拟助手基本属性的向量及虚拟助 手性格的向量，提供至少一个符合用户爱好的领域的名人作为例子；
虚拟助手在进行第二次自我介绍的时候为避免与之前的介绍模式重复将根 据虚拟助手自我介绍知识库和会话历史数据库调整会话策略，同时接收更多的 用户信息，完善用户画像。
本说明书实施方式提供一种可定制外观性格的虚拟助手的交互方法，通过 以下技术方案实现：
包括：
接收用户设定的虚拟助手每次启动时的待机状态；
交互方式分为非对话交互及对话交互；
非对话交互：基于虚拟助手性格的向量对用户的身体行为做出符合其性格 设定的反应的操作；
对话交互：接收用户输入信息并采用文本，视频，音频，图像形式与用户 进行交流。
进一步的技术方案，与虚拟助手交互时，接收用户周围环境的信息并对环 境数据进行分析，虚拟助手对话时，结合环境数据进行应答。
进一步的技术方案，无人工干预的虚拟助手的对话交互，包括：
接收用户的输入信息和环境数据；
根据用户的输入信息进行解析，当用户输入的是文本信息，将在此阶段进 行自然语言理解，进行意图分类，实体抽取等处理，并通过关键词分析当前用 户的心情；
当输入信息是语音、图片、视频时，先进行加工处理成相应的文本再进行 解析，或者直接进行解析，通过声音或者视频确认用户当前的情绪状态；
分析用户周围的环境进一步分析用户此时的状态信息。
通过分析得到的用户意图，环境信息，用户情绪状态，结合用户画像，虚 拟助手画像，会话历史数据库，心理学知识库生成应答策略；
在应答策略生成之后，会结合关于语言，表情，动作的生成方法进行调整；
虚拟助手向用户呈现按性格定制的回答。
本说明书实施方式提供一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计系统，基 于服务器实现，通过以下技术方案实现：
包括：
参数设定模块，被配置为：提供用于用户选择自己的爱好的目录，并接收 用户根据目录选择的自己的爱好；
接收用户所设定的虚拟助手的基本属性，并生成一个关于虚拟助手基本属 性的向量；
接收用户通过一系列简单的性格心理学相关问卷设定的虚拟助手的性格， 并根据用户对问卷的回答生成一个关于虚拟助手性格的向量；
虚拟助手例子模块，被配置为：根据用户根据目录选择的自己的爱好、虚 拟助手基本属性的向量及虚拟助手性格的向量，提供至少一个符合用户爱好的 领域的名人作为例子，并接收是否继续制作虚拟助手；
虚拟助手自我介绍模块，被配置为：虚拟助手例子模块所做出的例子被接 收，继续制作虚拟助手时，提供令用户选择的个性化定制选项，生成一段虚拟 助手的自我介绍，并接收是否继续制作虚拟助手；
虚拟助手画像形成模块，被配置为：虚拟助手自我介绍定制模块所做出的 自我介绍被接收，继续制作虚拟助手时，基于所设定的虚拟助手的信息构建成 虚拟助手画像并保存。
本说明书实施方式提供一种可定制外观性格的虚拟助手的交互系统，通过 以下技术方案实现：
基于服务器实现，所述服务器被配置为执行以下过程：
接收用户设定的虚拟助手每次启动时的待机状态；
将交互方式分为非对话交互及对话交互；
非对话交互：基于虚拟助手性格的向量对用户的身体行为做出符合其性格 设定的反应的操作；
对话交互：接收用户输入信息并采用文本、视频、音频、图像形式与用户 进行交流。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
本公开为用户提供一种带有特定性格的虚拟助手，更大程度的满足了用户的 个性化需求。
本公开旨在让用户用最简单的方法设计出所最理想的虚拟助手，而不是通过 用户的行为数据去推测一种虚拟助手提供给用户。因此，本发明只有很少的用 户数据甚至是完全没有用户数据的情况下，仍然可以为用户提供合适的虚拟助 手。
本公开是用户参与设计的一种虚拟助手，用户可以反复修改虚拟助手的参数 直到设计出满意的虚拟助手，即使是第一个虚拟助手的第一印象无法满足用户 需求，用户依然可以继续设计第二个第三个，心理学上，人们往往对自己制作 出的东西表现出更高的宽容度。这种宽容会极大提高本发明的容错率。本发明 提供了最详细的虚拟助手外貌设计方法，细化到身体的每一个细节，用户可以 只通过对每一个细节的选择设计出几乎任何外貌，在此之上，基于心理学最权 威的性格分析方法，用户可以通过简单的问答，设计出人类拥有的几乎任何性 格。
本公开旨在提供一个在满足用户需求的前提下，具有相对稳定性格的虚拟助 手，即使是面对情绪极端不安定的情况，也不会造成虚拟助手性格的极端反差。 并且会大大降低在长期使用中带来的性格不一致感。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公 开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例子的虚拟助手的设定流程图；
图2为本公开实施例子的虚拟助手与用户交互流程图；
图3为本公开实施例子的虚拟助手与用户交互人工干预流程图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。 除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的 普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图 限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确 指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说 明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、 组件和/或它们的组合。
实施例子一
参见附图1所示，该实施例公开了一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计 方法，其中所基于的硬件系统包括客户端和服务器端。客户端可以是电脑、智 能电话、智能电视、联网玩具、智能汽车、智能家电或其他能提供交互式聊天 系统，设备。服务器端包括信息处理模块和数据库模块，其中数据库模块包括 用户画像库(用于存放包括用户的静态信息，如姓名、性别、出生地等，以及 动态信息，如居住地、爱好、年龄等数据)、爱好信息知识库(用于存放关于所 有用户爱好的分类目录、由爱好信息关联的示例性的人物信息等数据)、心理学 知识库(用于存放关于情感和性格的心理学分析数据等)、虚拟助手画像库(用于存放虚拟助手的基本属性向量、性格向量、外观信息、个性化信息等数据)、 虚拟助手自我介绍知识库(用于存放虚拟助手的自我介绍相关的预置信息，以 及外部信息，如从外部网络上获取的与自我介绍相关的信息，以及用户与虚拟 助手在自我介绍阶段的交互信息等数据)、用户会话历史库(用于存放用户与虚 拟助手的除自我介绍以外的全部会话信息数据)六个数据库。
该方法具体的执行步骤为：
步骤1)由服务器端向用户提供关于爱好的目录，该目录信息存放于数据库 模块中的爱好信息知识库，通过分析网络大数据生成，会通过二级目录三级目 录细化到各个具体领域，比如，当二级目录为游戏时，三级目录会细化到角色 扮演，第一人称射击，战争策略等具体的游戏类型。用户根据系统提供的目录 选择自己的爱好，这里的爱好可以是一个或者多个。特殊情况下，当该目录中 不存在用户的爱好时，系统会允许用户自定义，并将此数据上传到服务器端并 完善数据库模块中的爱好信息知识库。
步骤2)用户设定虚拟助手的基本属性，此属性包括但不仅限于虚拟助手的 姓名，性别，年龄层，与用户的关系(例如，自己的孩子、自己的下属、自己 的朋友等)。系统根据用户输入生成一个关于虚拟助手基本属性(Agent Attribute) 的向量AgtAtr，例如，使向量AgtAtr＝[VA_Sex，VA_Age，VA_Rlt]，其中VA_Sex， VA_Age，VA_Rlt分别代表虚拟助手的性别，年龄层，与用户的关系。值得注意 的是，向量AgtAtr的内容是可以根据具体的系统进行的增减的。该信息设定完 成后会上传到服务器端数据库模块的虚拟助手画像库中。特别地，当用户已经 设定过此类信息时，此步骤可以选择跳过。
步骤3)用户通过一系列简单的性格心理学相关问卷设定虚拟助手的性格。 可使用的性格分类包括但不仅限于，大五人格，迈尔斯布里格斯类型指标 (MBTI)，九型人格，性格色彩等。比如，通过大五人格(经验开放性(Openness)， 责任心(Conscientiousness)，外倾性(Extraversion)，宜人性(Agreeableness)， 情绪稳定性(Neuroticism))设计性格时，关于外倾性的问题之一是：你喜欢外 向的，热情的人吗？用户选项：非常讨厌、讨厌、有些讨厌、不讨厌也不喜欢、 有些喜欢、喜欢、非常喜欢。系统会根据用户对问卷的回答生成一个关于虚拟 助手性格(Agent Personality)的向量AgtPsn,该向量利用式(1)表示：
Figure BDA0002204783570000111
例如，当使用大五人格时，向量AgtPsn＝[VAP1,VAP2,VAP3,VAP4,VAP5]。其 中VAP1,VAP2,VAP3,VAP4,VAP5分别代表经验开放性，责任心，外倾性，宜人性， 情绪稳定性的数值，取值范围是0到1。
该信息设定完成后会上传到服务器端数据库模块的虚拟助手画像库中。特 别地，当用户已经设定过此类信息时，此步骤可以选择跳过。
步骤4)用户设定虚拟助手的外观，其中包含但不仅限于能表现出性格特点 的二维或三维的眼，耳，口，鼻，脸型等面部特征，体型，肤色，发型等身体 特征，以及全身的服饰搭配。在特殊情况下，用户可以选择不具备上述特征的 外观，比如，当用户希望外观是动物(猫，狗，鸟等)，机器(电脑，机器人， 家电等)，工具(别针，笔，尺子等)之类的情况下，系统会提供相应的拟人化 外观，但是，作为表现感情的必要条件，眼睛，嘴必须保留。该信息设定完成 后会上传到服务器端数据库模块的虚拟助手画像库中。除此之外，备选的外观 信息会通过分析网络大数据随时更新调整，更新之后会通过系统的版本更新反 应到用户的客户端，确认用户版本更新后，会在服务端的数据库模块中的虚拟 助手画像库进行更新。特别地，当用户已经设定过此类信息时，此步骤可以选 择跳过。
步骤5)根据步骤1)中的爱好和步骤3)中的性格信息，系统会根据人物 信息知识库提供几个符合用户爱好的领域的名人作为例子。例如，当用户的爱 好是看动作电影时，根据用户选择有可能给出成龙，甄子丹，李连杰等人作为 例子，并通过给出一个简单的介绍，比如成龙的介绍是勇于尝试，大胆，勤奋， 开朗，表现欲强等。示例提示之后系统会询问用户是否希望虚拟助手具有这类 人的性格。此时用户可以选择继续(此时系统进入步骤6))或者重新制作(此 时系统返回步骤2))。该信息设定完成后会上传到服务器端数据库模块的爱好信 息知识库中。特别情况下，如果系统没有提供用户所希望的示例，用户可以自定义爱好信息知识库中关于示例人物的信息，系统会将该信息上传并对爱好信 息知识库进行扩充。
步骤6)系统向用户的提供个性化定制选项，比如，对话时特殊的口癖，使 用特殊的方言，使用特殊的称谓等。这些信息也会同时作为完善用户画像的信 息保存。该信息设定完成后会上传到服务器端数据库模块的虚拟助手画像库和 用户画像库中。值得注意的是，此步骤可以选择跳过。
步骤7)系统根据用户的设定，系统会自动生成一段虚拟助手的自我介绍。 该自我介绍主要通过虚拟助手的a)语言，b)表情，c)动作三个方面向用户提 示虚拟助手的性格。并且以初次见面，与用户对话的形式呈现。
a)语言SIStn(Self-Introduction Sentence)基于预训练的RNN(循环神经 网络)模型生成。该RNN模型通过分析步骤2)中的AgtAtr和步骤3)中的AgtPsn， 结合步骤5)中的示例，6)中的个性化信息，借助分析服务器端的数据库模块 中的心理学知识库，用户会话历史库(当用户不是第一次设计虚拟助手时使用)， 互联网信息的各种相关应用数据生成聊天内容。具体算法可以是基于长短期记 忆网络(LSTM)或者Gated Recurrent Unit(GRU)的Encoder-Decoder形式或 其他形式。特别需要注意的是，在所有的训练集中必须包含两个特征，第一， 尽可能多的收集用户的信息，用于完善用户画像，比如，完成对用户人口属性 (包括年龄，性别，学历，人生阶段等)，地理属性(包括所在省市，家乡等)， 兴趣特征的收集，第二，自我介绍中的爱好部分需与用户相同，基于此爱好展 开尽可能多的话题。另外，由于此段对话的发起者和主导者都是虚拟助手，所 以当用户答非所问或者试图岔开话题的时候，虚拟助手会根据性格设定用合适 的方式提醒用户。
b)表情Exp(Expression)包括但不仅限于以下几种：平静，兴奋，喜欢， 惊讶，痛苦，恐惧，害羞，厌恶，愤怒等。每一种表情分为m个等级。步骤a) 中每句SIStn会有一个对应的向量Exp，该向量利用式(2)表示:
Figure BDA0002204783570000131
其中Exp1,Exp2,…Expn表示各个表情的强度等级，取值范围是0到1，该 向量被训练成与a)中的每一句或者一组对话形成关联或映射的关系。需 要特别注意的是，虚拟助手的表情可以是单一或者复合的，复合表情比 如痛苦的微笑。
c)动作Mov(Movement)包括但不限于以下几种：眨眼，挑眉，微笑等面 部表情动作，点头摇头等头部动作，抬手举手等手臂动作，挺胸躬身等躯干动 作，奔跑跳跃等腿部动作，以及由这些动作所导致的物理变化，如头发，衣服 的飘动。每一个动作都会有一个动作矩阵Mov表示，该矩阵利用式(3)表示：
Figure BDA0002204783570000141
其中(1)到(n)表示各个移动部位，MovDir表示该部位的移动方向，MovDis 表示移动距离，MovSpd表示移动速度。该矩阵被训练成与a)中每一句或者一组 对话关联或映射。
步骤8)用户根据步骤7)生成的自我介绍决定是否要重新设置虚拟助手。 分为需要重新制作和不需要重新制作两种情况：
情况1：需要重新制作
该情况下，用户会从2)开始重新制作，为了便于用户修改，系统会自动保 留用户之前输入过的信息。并且虚拟助手在进行第二次及第二次以后的自我介 绍时，为避免与之前的介绍模式重复，系统会根据服务器数据库模块中的虚拟 助手自我介绍知识库和用户会话历史数据库调整7)的会话内容以及会话策略， 同时收集更多的用户信息，用于完善用户画像。
情况2：不需要重新制作
将步骤2)至7)中的关于虚拟助手的信息构建成虚拟助手画像并上传服务 器保存到数据库模块的虚拟助手画像库中，进行信息更新，进入9)。
实施例子二
参见附图2，附图3所示，该实施例子还公开了一种可定制外观和性格的虚 拟助手的交互方法，包括：
步骤9)虚拟助手进入待机状态。在之后每次启动虚拟助手的时候，都会进 入此状态，此状态的具体表现可以由用户自己决定，比如可以设定成显示外观 或不显示外观，可以自由设定虚拟助手的显示位置，信息表示方式等。该虚拟 助手显示在用户的客户端，该客户端可以是电脑、智能电话、智能电视、联网 玩具、智能汽车、智能家电或其他能提供交互式聊天系统，设备。用户可以通 过语音(由麦克风收集)，视线(由视线追踪装置或者摄像头收集)，对屏幕的 点击、触摸、滑动等方式唤醒虚拟助手并且与之交互。交互方式分为非对话交 互(在步骤10)中详细介绍)和对话交互(在步骤11)中详细介绍)。除了用 户的主动交互，系统还会根据用户所处环境的信息进行收集分析。比如，收集 用户周围环境的背景图像，背景音，所处地理位置，正被执行的其他活动的有 关信息等。该信息的使用方法会在步骤11)中详细介绍。
步骤10)虚拟助手的非对话交互主要是对用户的身体行为进行操作，例如， 点头摇头等动作，微笑生气等表情，视线移动，对特定设备的操作，比如鼠标 操作(比如，单次点击，多次点击，拖拽等)，再比如触摸屏的点按，触摸，滑 动等，对以上一系列行为虚拟助手都会根据步骤3)中的向量AgtPsn做出符合 其性格设定的反应。例如，用户一直盯着虚拟助手看，虚拟助手的性格稳定性 很低时，会表现出对应步骤7)中b)中“害羞”这一感情的表情和动作，如果此 时外向性设定为正，会说“别老盯着我看啊”，外向性为负则不会说话。
步骤11)对话交互的方式下系统通过采用文本，视频，音频，图像形式的 用户输入数据与用户进行交流。虚拟助手的对话交互分为无人工干预和有人工 干预两情况：
情况1：无人工干预，该情况主要应用于对回答要求精确度和专业度不高的 领域。参见附图3所示，具体处理步骤如下：
1a)系统接收用户的输入信息和步骤9)中提到的环境信息。其中输入的信 息可以是文本、声音、视频、图像等。
1b)系统根据用户的输入信息进行解析，例如，用户输入的是文本信息， 将在此阶段进行自然语言理解，进行意图分类，实体抽取等处理，通过关键词 分析当前用户的心情。具体的例子，比如，通过如支持向量机(SVM)、Adaboost 等方法进行意图分类，通过隐马尔科夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)等方 法进行实体抽取。当信息是语音、图片、视频时，可以先进行加工处理成相应 的文本再进行解析，或者直接进行解析，比如通过声音或者视频确认用户当前 的情绪状态。此外，系统会分析用户周围的环境进一步分析用户此时的状态信 息。比如，通过位置分析用户是在家，在公司，还是在公园，根据背景音分析 用户是在学习，在运动，还是在聚会。
1c)系统会通过1b)中分析得到的用户意图，环境信息，用户情绪状态，同 时结合服务器端数据库模块中的用户画像库，虚拟助手画像库，用户会话历史 库，心理学知识库的数据信息生成应答策略。该策略的生成方法可以是有限状 态机(FSM)，部分可见的马尔可夫决策，使用Encoder-Decoder模型，Attention 模型等。特别地，如果用户的状态长期为闲聊，虚拟助手会在对话过程当中对 用户提出回答问题的要求，比如，通过“顺便一提，能回答我几个问题吗？”来进 行问卷，“对了，我遇到一个不懂得问题，能教教我吗？”来进行提问，或者通过 分析数据库模块中的用户画像库，进行一些信息推荐，比如，“对了，我最近在附近发现了一家不错的饭店，想听听吗？”该对话策略会根据用户的操作以及对 该类用户画像的分析根据强化学习的方法进行不断优化。
1d)在应答策略生成之后，会结合步骤7)中关于语言、表情、动作的生成 方法进行调整。
1e)虚拟助手向用户呈现按应答策略生成的回答。
情况2：人工干预，该情况主要应用于对回答要求精确度和专业度较高的领 域。参见附图3所示，具体处理步骤如下：
2a)系统接收用户的输入信息和步骤9)中提到的环境信息。其中输入的信 息可以是文本、声音、视频、图像等。
2b)对2a)中的用户输入信息进行人工回答。同时系统会根据用户输入解 析当前用户的情绪状态和环境信息。
2c)系统对2b)的人工回答，结合2a)中分析得到的环境信息，用户情绪 状态，同时结合服务器端数据库模块中的用户画像库，虚拟助手画像库，用户 会话历史库，心理学知识库的数据信息调整应答策略。该策略的调整可以是对 部分用词的置换，对语序的调整，对人称的调整等。
2d)在应答策略生成之后，会结合步骤7)中关于语言、表情、动作的生成 方法进行调整。
2e)虚拟助手向用户呈现按应答策略生成的回答。
这种处理方式可以使人工处理效率大大提高，专业人员不必考虑自己的措辞 或者对方的具体心理状态，只是专心解答问题就可以。同时，该对话策略会根 据用户的操作以及对该类用户画像的分析根据强化学习的方法进行不断优化。 回答生成完成之后该段回答会被保存到服务器端的数据库模块中的用户会话历 史库以及用于机器学习的训练集中，自动扩展可自动回答的范围。
步骤12)用户可以在客户端随时对虚拟助手的外观和性格进行自由调整。 同时，系统会根据用户每次的调整进一步完善用户画像和虚拟助手画像。
在一实施例中，本说明书实施方式提供一种可定制外观和性格的虚拟助手 的设计系统，基于服务器实现，通过以下技术方案实现：
包括：
参数设定模块，被配置为：提供用于用户选择自己的爱好的目录，并接收 用户根据目录选择的自己的爱好；
接收用户所设定的虚拟助手的基本属性，并生成一个关于虚拟助手基本属 性的向量；
接收用户通过一系列简单的性格心理学相关问卷设定的虚拟助手的性格， 并根据用户对问卷的回答生成一个关于虚拟助手性格的向量；
接收用户通过简单的部位选择设定虚拟助手的外观；
虚拟助手例子模块，被配置为：根据用户根据目录选择的自己的爱好、虚 拟助手基本属性的向量及虚拟助手性格的向量，提供至少一个符合用户爱好的 领域的名人作为例子，并接收是否继续制作虚拟助手；
虚拟助手自我介绍模块，被配置为：虚拟助手例子模块所做出的例子被接 收，继续制作虚拟助手时，提供令用户选择的个性化定制选项，生成一段虚拟 助手的自我介绍，并接收是否继续制作虚拟助手；
虚拟助手画像形成模块，被配置为：虚拟助手自我介绍定制模块所做出的 自我介绍被接收，继续制作虚拟助手时，基于所设定的虚拟助手的信息构建成 虚拟助手画像并保存。
在另一实施例子中，本说明书实施方式提供一种可定制外观性格的虚拟助 手的交互系统，通过以下技术方案实现：
基于服务器实现，所述服务器被配置为执行以下过程：
接收用户设定的虚拟助手每次启动时的待机状态；
将交互方式分为非对话交互及对话交互；
非对话交互：基于虚拟助手性格的向量对用户的身体行为做出符合其性格 设定的反应的操作；
对话交互：接收用户输入信息并采用文本，视频，音频，图像形式与用户 进行交流。
本发明的原型版本已经经过实验室测试，受试者为20到25岁的学生，其中 男生13名，女生7名，实验时间为三天，用户分别使用纯文字性的虚拟助手，由 实验者提供的虚拟助手，自己设计的虚拟助手。实验结果表明，通过使用本系 统，有80％的用户设计出了自己满意的虚拟助手，与非自己设计的虚拟助手相比， 用户对本发明设计出的虚拟助手的好感度上升了20％(t检测p<0.001，表现为显著 性差异)。对调整过以后的表达的满意度提高了10％左右(t检测p<0.05，表现为显 著性差异)。针对虚拟助手提出需要帮助的需求，用户的帮忙意愿提高了20％左 右(t检测p<0.05，表现为显著性差异)。由此可以推断出，当服务人员通过用户设 计的虚拟助手作为中介向用户提供帮助的时候，用户的满意度会出现明显的提 高。
需要说明的是，上述实施例中，对于人机对话流程中的方法采用现在的比 较主流的方法，在对话系统的流程和自然语言处理，机器学习方面采用其他现 有技术也可达到同样目的，本公开不再进行详细描述。
可以理解的是，在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、 “其他实施例”、或“第一实施例～第N实施例”等的描述意指结合该实施例或示例 描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例 中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示 例。而且，描述的具体特征、结构、材料的特点可以在任何的一个或多个实施 例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领 域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则 之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之 内。

Claims (12)

1.一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计方法，其特征是，包括：
提供用于用户选择自己的爱好的目录，并接收用户根据目录选择的自己的爱好；
接收用户所设定的虚拟助手的基本属性，并生成一个关于虚拟助手基本属性的向量；
接收用户通过一系列简单的性格心理学相关问卷设定的虚拟助手的性格，并根据用户对问卷的回答生成一个关于虚拟助手性格的向量；
根据用户根据目录选择的自己的爱好、虚拟助手基本属性的向量及虚拟助手性格的向量，提供至少一个符合用户爱好的领域的名人作为例子，并接收是否继续制作虚拟助手；
继续制作虚拟助手时，提供令用户选择的个性化定制选项，生成一段虚拟助手的自我介绍，并接收是否继续制作虚拟助手；
继续制作虚拟助手时，基于所设定的虚拟助手的信息构建成虚拟助手画像并保存；
生成的一段虚拟助手的自我介绍主要通过虚拟助手的语言、表情、动作三个方面向用户提示虚拟助手的性格，基于训练的循环神经网络模型生成聊天内容，每句提示虚拟助手的性格的语言会有一个对应的表情向量，每一个动作都会有一个动作矩阵表示。
2.如权利要求1所述的一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计方法，其特征是，当提供用于用户选择自己的爱好的目录中不存在用户的爱好时，接收用户自定义的爱好并上传至服务器数据库完善目录；
进一步的技术方案，设定虚拟助手的性格，当使用大五人格时，向量AgtPsn＝[VAP1,VAP2,VAP3,VAP4,VAP5]，其中VAP1,VAP2,VAP3,VAP4,VAP5分别代表经验开放性，责任心，外倾性，宜人性，情绪稳定性的数值，取值范围是0到1。
3.如权利要求1所述的一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计方法，其特征是，在设定完虚拟助手的性格之后，还接收用户设定的虚拟助手的外观，包括面部特征、身体特征及全身的服饰搭配。
4.如权利要求1所述的一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计方法，其特征是，提供至少一个符合用户爱好的领域的名人作为例子之后，若需要重新制作，则重新执行以下步骤:
接收用户所设定的虚拟助手的基本属性，并生成一个关于虚拟助手基本属性的向量；
接收用户通过一系列简单的性格心理学相关问卷设定的虚拟助手的性格，并根据用户对问卷的回答生成一个关于虚拟助手性格的向量；
根据用户根据目录选择的自己的爱好、虚拟助手基本属性的向量及虚拟助手性格的向量，提供至少一个符合用户爱好的领域的名人作为例子；
直至所提供的例子符合用户的需要，或接收用户自定定义人物信息。
5.如权利要求1所述的一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计方法，其特征是，利用语言提示虚拟助手的性格时：
基于虚拟助手基本属性的向量及虚拟助手性格的向量，以及符合用户爱好的领域的名人的性格、个性化信息建立循环神经网络模型，基于训练的循环神经网络模型生成聊天内容。
6.如权利要求1所述的一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计方法，其特征是，利用表情提示虚拟助手的性格：
每句提示虚拟助手的性格的语言会有一个对应的向量，该向量表示：
Exp＝[Exp1,Exp2,…Expn]，
Figure FDA0003371926330000031
其中Exp1,Exp2,…Expn表示各个表情的强度等级，取值范围是0到1，该向量被训练成与提示虚拟助手的性格的语言中的每一句或者一组对话形成关联或映射的关系。
7.如权利要求1所述的一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计方法，其特征是，利用动作提示虚拟助手的性格时：
每一个动作都会有一个动作矩阵Mov表示，该矩阵利用式表示：
Figure FDA0003371926330000032
其中(1)到(n)表示各个移动部位，MovDir表示该部位的移动方向，MovDis表示移动距离，MovSp表示移动速度，该矩阵被训练成与提示虚拟助手的性格的语言中每一句或者一组对话关联或映射。
8.如权利要求1所述的一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计方法，其特征是，基于生成的一段虚拟助手的自我介绍，需要重新制作虚拟助手时：
接收用户所设定的虚拟助手的基本属性，并生成一个关于虚拟助手基本属性的向量；
接收用户通过一系列简单的性格心理学相关问卷设定的虚拟助手的性格，并根据用户对问卷的回答生成一个关于虚拟助手性格的向量；
根据用户根据目录选择的自己的爱好、虚拟助手基本属性的向量及虚拟助手性格的向量，提供至少一个符合用户爱好的领域的名人作为例子；
虚拟助手在进行第二次自我介绍的时候为避免与之前的介绍模式重复将根据虚拟助手自我介绍知识库和会话历史数据库调整会话策略，同时接收更多的用户信息，完善用户画像。
9.一种可定制外观和性格的虚拟助手的交互方法，其特征是，所述的可定制外观和性格的虚拟助手采用如权利要求1-8任一所述的设计方法获得，包括：
接收用户设定的虚拟助手每次启动时的待机状态；
交互方式分为非对话交互及对话交互；
非对话交互：基于虚拟助手性格的向量对用户的身体行为做出符合其性格设定的反应的操作；
对话交互：接收用户输入信息并采用文本，视频，音频，图像形式与用户进行交流。
10.如权利要求9所述的一种可定制外观和性格的虚拟助手的交互方法，其特征是，与虚拟助手交互时，接收用户周围环境的信息并对环境数据进行分析，虚拟助手对话时，结合环境数据进行应答；
进一步的技术方案，无人工干预的虚拟助手的对话交互，包括：
接收用户的输入信息和环境数据；
根据用户的输入信息进行解析，当用户输入的是文本信息，将在此阶段进行自然语言理解，进行意图分类，实体抽取等处理，并通过关键词分析当前用户的心情；
当输入信息是语音、图片、视频时，先进行加工处理成相应的文本再进行解析，或者直接进行解析，通过声音或者视频确认用户当前的情绪状态；
分析用户周围的环境进一步分析用户此时的状态信息；
通过分析得到的用户意图，环境信息，用户情绪状态，结合用户画像，虚拟助手画像，会话历史数据库，心理学知识库生成应答策略；
在应答策略生成之后，会结合关于语言，表情，动作的生成方法进行调整；
虚拟助手向用户呈现按性格定制的回答。
11.一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计系统，基于服务器实现，其特征是，包括：
参数设定模块，被配置为：提供用于用户选择自己的爱好的目录，并接收用户根据目录选择的自己的爱好；
接收用户所设定的虚拟助手的基本属性，并生成一个关于虚拟助手基本属性的向量；
接收用户通过一系列简单的性格心理学相关问卷设定的虚拟助手的性格，并根据用户对问卷的回答生成一个关于虚拟助手性格的向量；
虚拟助手例子模块，被配置为：根据用户根据目录选择的自己的爱好、虚拟助手基本属性的向量及虚拟助手性格的向量，提供至少一个符合用户爱好的领域的名人作为例子，并接收是否继续制作虚拟助手；
虚拟助手自我介绍模块，被配置为：虚拟助手例子模块所做出的例子被接收，继续制作虚拟助手时，提供令用户选择的个性化定制选项，生成一段虚拟助手的自我介绍，并接收是否继续制作虚拟助手；
虚拟助手画像形成模块，被配置为：虚拟助手自我介绍定制模块所做出的自我介绍被接收，继续制作虚拟助手时，基于所设定的虚拟助手的信息构建成虚拟助手画像并保存；
生成的一段虚拟助手的自我介绍主要通过虚拟助手的语言、表情、动作三个方面向用户提示虚拟助手的性格，基于训练的循环神经网络模型生成聊天内容，每句提示虚拟助手的性格的语言会有一个对应的表情向量，每一个动作都会有一个动作矩阵表示。
12.一种可定制外观和性格的虚拟助手的交互系统，其特征是，基于服务器实现，所述的可定制外观和性格的虚拟助手采用如权利要求1-8任一所述的设计方法获得，所述服务器被配置为执行以下过程：
接收用户设定的虚拟助手每次启动时的待机状态；
将交互方式分为非对话交互及对话交互；
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