Emotion-Oriented Behavior Model Using Deep Learning

📄 arXiv: 2311.14674v1 📥 PDF

作者: Muhammad Arslan Raza, Muhammad Shoaib Farooq, Adel Khelifi, Atif Alvi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IT

发布日期: 2023-10-28

💡 一句话要点

提出情感导向行为模型以提升社交智能代理的互动效果

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 情感计算 社交智能 深度学习 行为模型 人机交互 情感预测 卷积神经网络 长短期记忆网络

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏情感导向的行为模型，无法有效模拟人类社交互动中的情感表达。
  2. 本文提出了一种情感导向行为模型，利用深度学习技术进行情感预测，从而生成适当的社交行为。
  3. 实验结果显示，该模型在情感预测上平均准确率达到92%，并且与人类行为的相关性显著，验证了模型的有效性。

📝 摘要（中文）

情感是任何社交互动的基本组成部分，影响人类的面部表情和手势行为。本文提出了一种情感导向的行为模型，旨在帮助社交认知人工智能代理理解人类的社交参数并相应地表现。该模型利用推文数据，通过长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和双向编码器表示（BERT）进行情感预测，平均准确率达到92%。基于CNN-LSTM的情感预测，行为模块通过行为标记语言（BML）生成面部表情和手势。研究结果表明，情感导向的行为预测与人类的手势和面部表情具有显著相关性，为多面向的人工智能代理互动奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有社交智能代理缺乏情感理解能力的问题，现有方法无法有效模拟人类的情感表达和社交行为。

核心思路：提出了一种情感导向的行为模型，通过深度学习技术对情感进行预测，从而生成符合人类社交互动的行为反应。

技术框架：模型主要包括情感预测模块和行为生成模块。情感预测模块使用LSTM、CNN和BERT等多种模型进行训练，行为生成模块则利用行为标记语言（BML）来实现面部表情和手势的生成。

关键创新：该研究的创新点在于首次提出了情感导向的行为模型，并通过深度学习技术实现了高准确率的情感预测，显著提升了社交智能代理的互动能力。

关键设计：在模型设计中，使用了多种深度学习架构（LSTM、CNN、BERT），并通过2尾Pearson相关性检验验证了情感预测的准确性，确保了模型的可靠性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，情感预测的平均准确率达到92%，并且通过统计验证显示情感导向的行为预测与人类的手势和面部表情之间存在显著相关性，相关性在0.01和0.05水平上均显著。这些结果表明该模型在模拟人类社交行为方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括社交机器人、虚拟助手和情感计算等领域。通过提升人工智能代理的情感理解能力，可以增强人机互动的自然性和有效性，推动智能代理在教育、心理治疗和客户服务等领域的应用。未来，该模型有望为多模态情感交互提供基础。

📄 摘要（原文）

Emotions, as a fundamental ingredient of any social interaction, lead to behaviors that represent the effectiveness of the interaction through facial expressions and gestures in humans. Hence an agent must possess the social and cognitive abilities to understand human social parameters and behave accordingly. However, no such emotion-oriented behavior model is presented yet in the existing research. The emotion prediction may generate appropriate agents' behaviors for effective interaction using conversation modality. Considering the importance of emotions, and behaviors, for an agent's social interaction, an Emotion-based Behavior model is presented in this paper for Socio-cognitive artificial agents. The proposed model is implemented using tweets data trained on multiple models like Long Short-Term Memory (LSTM), Convolution Neural Network (CNN) and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) for emotion prediction with an average accuracy of 92%, and 55% respectively. Further, using emotion predictions from CNN-LSTM, the behavior module responds using facial expressions and gestures using Behavioral Markup Language (BML). The accuracy of emotion-based behavior predictions is statistically validated using the 2-tailed Pearson correlation on the data collected from human users through questionnaires. Analysis shows that all emotion-based behaviors accurately depict human-like gestures and facial expressions based on the significant correlation at the 0.01 and 0.05 levels. This study is a steppingstone to a multi-faceted artificial agent interaction based on emotion-oriented behaviors. Cognition has significance regarding social interaction among humans.