58、多领域用户建模创新：从机器人交互到特殊群体服务

多领域用户建模创新：从机器人交互到特殊群体服务

1 机器人自适应共情响应助力长期交互

在人与机器人的交互场景中，创建合适的用户模型至关重要。这个模型需要包含两方面内容：一是对当前用户情感状态的预测，二是用户对机器人采用的共情策略偏好的动态表示。

目前，一个用于预测用户部分情感状态的多模态系统正在研发中，它能实时预测用户的参与度和情感效价（积极或消极）。而本研究的重点在于第二部分，即选择最有效的共情响应，以使用户保持积极的情感状态。

1.1 机器人共情行为的适应机制

在游戏过程中，机器人的共情行为适应机制如下：
1. 状态更新 ：每次用户行动后，机器人更新自身情感状态，同时用户模型组件更新用户的情感状态。
2. 响应选择 ：机器人综合考虑自身情感状态、用户情感状态以及用户之前对某些共情行为的反应，选择一个共情响应。
3. 反馈更新 ：机器人行动一段时间后，情感检测系统将用户的新情感状态反馈给用户模型，以此更新用户对共情响应的偏好。

例如，当用户因在游戏中失去重要棋子而产生负面情绪时，iCat 给出鼓励性话语。若用户的情感效价从消极变为积极，那么包含鼓励行为的话语就会成为该用户在这种特定情况下的偏好。由于同一用户会与机器人进行多场游戏，即使用户在不同的交互会话中，其偏好也会得到更新。

1.2 机器人可采用的共情和亲社会策略

策略类型	具体示例