【摘 要】
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基于虚拟人进行通信是一个相当有趣的课题,吸引了诸如计算机科学、人工智能及心理学等学科的学者的注意,并且有广泛的应用前景。目前,大部分虚拟人动画系统或是通过视觉/语音
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基于虚拟人进行通信是一个相当有趣的课题,吸引了诸如计算机科学、人工智能及心理学等学科的学者的注意,并且有广泛的应用前景。目前,大部分虚拟人动画系统或是通过视觉/语音控制虚拟人,或是通过触感装置控制虚拟人。虽然这两种方法能够较好地实现对虚拟人的表情控制,但是需要接入额外的设备,特别是佩戴型触感装置会使用户感觉臃肿和不方便,而且设备本身的高成本也不容忽视。与这两种虚拟人控制技术相比,利用输入文本直接控制虚拟人的方法更为自然、简洁且不给用户带来任何负担。本文的研究目标是设计一个能够接收多种语言输入,并以此实时控制虚拟人表情的系统。系统需要情感特征词典作为基础,故本文提出一种基于词汇语义相似度的方法构建中文情感特征词典和一种基于WordNet的同义词典和近义词典的方法构建英文情感特征词典。在得到情感特征词典后,本文首先将用户输入的文本进行分句得到若干个单句,然后对每个单句进行处理。本文以向量空间模型的方式描述单句,对单句进行分词并去除停用词之后就可以得到该单句的文本特征向量。本文提出了一种基于情感词典和朴素贝叶斯算法的文本情感分类算法来获取文本极性,也就是正面或负面。本文通过查询情感特征词典获取文本所含的情感特征词汇。通过综合以上两种信息我们可以得到用户输入文本的情感特征,并以此控制虚拟人表情。本文通过一个混合的平衡语料库对提出的文本情感分类算法进行了实验分析,以验证该算法的有效性和鲁棒性。实验证明,这种方法分类速度快,准确率高。另外,本文通过一系列实验证明系统能够通过文本实时控制虚拟人的表情。
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