針對虛擬人的文本情感語義分析.pdf

1、近些年來，形象生動的虛擬人越來越受到人們的喜愛。越來越多的外形漂亮的虛擬人出現(xiàn)在電影、游戲以及因特網(wǎng)上。如何同虛擬人進行交互是一個有趣的課題，目前很多研究都是通過視頻-語音或者觸感裝置實現(xiàn)的，但是這些實現(xiàn)方式代價比較昂貴。而通過文本控制虛擬人，則花費較小而且應用更加廣泛，可以添加在QQ、飛信、阿里旺旺等網(wǎng)絡即時通信工具上，使交流更加生動有趣。文本控制虛擬人課題，需要使用自然語言處理技術和虛擬人技術。
　　本文的主要研究目標是設計出

2、能根據(jù)用戶輸入的文本，做出身體動作和面部表情變化的個性化虛擬人系統(tǒng)。內(nèi)容上可以分為三個部分。
　　一是對文本進行動作語義分析。系統(tǒng)中使用HowNet計算中文詞匯相似度，使用WordNet計算英文詞匯相似度。兩個詞典解決了中文和英文中多義詞和同義詞的問題，然后采用潛在語義方法分析文本中的詞條，對矩陣進行奇異值分解，得到動作語義關鍵詞。
　　二是對文本進行情感分類。文本情感分類采用改進的K-最近鄰法(K-nearestneigh

3、bor，KNN)，將文本情感信息分為6類：憤怒、厭惡、恐懼、喜悅、悲傷和驚訝。KNN先對已分好類的文本進行訓練，使用了互信息(mutual information，MI)法和X2統(tǒng)計量法選擇文本特征，構建訓練文本特征向量時，改進了詞頻-反文檔頻率(termfrequency-inverse document frequency，TFIDF)權重，結(jié)合了MI和X2統(tǒng)計量法，提高了情感分類的準確度。
　　最后用動作語義關鍵詞和情感分類