Ｖｏｌ． ３２ Ｎｏ． ９２００６－０９ 华东理工大学学报（自然科学版）Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ （Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ）１０９１文章编号：１００６－３０８０（２００６）０９－１０９１－０７基于场合的情绪常识模型研究与分析叶潇，，杨帆‘，曹存根２，邵志清，（１．华东理工大学计算机科学与工程系，上海２００２３７；２．中国科学院计算技术研究所，北京１０００８０） 摘要：为了形式化表示人类情绪常识，考察一定语境中承担着各自不同社会角色的人们所具有的情绪产生和变化规律，提出了一种基于场合的情绪常识表示模型，并对学校场合进行实例分析。通过在学校场合中建立角色情绪常识模型的实验，验证了该模型对角色情绪常识的表示是有效的、正确的，可用来对角色情绪的认知产生过程做合理的形式化描述。关键词：情绪常识；场合；角色；情绪规则；表示模型 中图分类号： ＴＰ１８２文献标识码：ＡＲｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｔｈｅ Ｃｏｎｔｅｘｔ一Ｂａｓｅｄ Ｍｏｄｅｌ ｏｆＥｍｏｔｉｏｎ ＣｏｍｍｏｎｓｅｎｓｅＺｈｉ－ｇｉｎｇ＇ＹＥ Ｘｉａｏ＇，ＹＡＮＧ Ｆａｎ＇，ＣＡＯ Ｃｕｎ－ｇｅｎｅ，ＳＨＡＯ （１．Ｄｅ Ｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｃｉｅｎｃｅａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｓｈａｎｇｈａｉ ２００２３７，Ｃｈｉｎａ；２． Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｆｏｒｍａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｅｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｍｏｎｓｅｎｓｅ，ｗｅ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ ｅｍｏｔｉｏｎ ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ａｎｄｖａｒｙｉｎｇ ｒｕｌｅｓ ｏｆ ｐｅｏｐｌｅ ｔａｋｉｎｇ ｏｎ ｔｈｅｉｒ ｏｗｎ ｓｏｃｉａｌ ｒｏｌｅｓ ｉｎ ａ ｄｅｆｉｎｉｔｅ ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｐｒｏｐｏｓｅ ａ ｆｏｒ－ｍａｌ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｅｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｍｏｎｓｅｎｓｅ． Ｗｅ ｕｓｅ ａ ｓｃｈｏｏｌ ｃｏｎｔｅｘｔ ｔｏ ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅ ｏｕｒ ａｐｐｒｏａｃｈ．Ｔｈｒｏｕｇｈ ａｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｏｎ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｈｅ ｅｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｍｏｎｓｅｎｓｅ ｉｎ ｔｈｅ ｓｃｈｏｏｌ ｃｏｎｔｅｘｔ，ｉｔ ｐｒｏｖｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｍｏｎｓｅｎｓｅ ｗｉｔｈ ｏｕｒ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｃｔ． Ｂｅｓｉｄｅｓ，ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ ｗｉｔｈｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ａｐｐｒａｉｓａｌ ｍｏｄｅｌ，ｏｕｒ ｍｏｄｅｌ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ ｔｈｅ ｅｍｏｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒｍａｌｌｙ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｅｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｍｏｎｓｅｎｓｅ；ｃｏｎｔｅｘｔ；ｒｏｌｅ；ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｕｌｅ；ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ 为了实现人机间的情感交互，越来越多的人工智能研究者开展了对计算机模拟人类情绪的研究。目前取得的进展大多在情绪的理论计算方面，其中多数工作针对的是情绪的参数计算模型（如输人输出模型、神经网络模型）。但由于情绪存在的极大不收稿日期：２００５－０８－２９甚金项目：国家自然科学基金（６０２７３０１９，６０３７３０７５，６０４９６３２６）；科技部重大基础项目基金（２００２ＤＥＡ３００３６）；上海市科技发展 基金（０４５１１５００６） 作者简介：叶潇（１９８１－），女，上海人，硕士，主要研究方向为常识知识的分析与表示。 稳定性、复杂性和模糊性，利用量化参数对情绪建模的方法，在赋予计算机理解和解释复杂多变的情绪现象的能力方面还远远达不到要求。这种能力必须依赖于大量的人们关于真实世界中的人类情绪行为的常识性知识（即情绪常识），情绪常识的缺乏将大大限制智能系统与用户进行和谐交流的能力。为此，首先要对情绪常识建模，进而建立起大规模的情绪常识知识库，才能满足计算机进行情绪推理，准确理解和模拟人类情绪的需要。Ｊ 清绪常识研究尚在探索阶段，主要使用现有的常识理论和研究方法［７。本研究课题来自国家知ｚ－ＩＣ识基础设施（简称ＮＫＩ ）计划［３］，它的最终目标是建通讯联系人：邵志清，Ｅ－ｍａｉｌ： ｚｓｈａｏ＠ｅｃｕｓｔ． ｅｄｕ． ｃｎ１０９２华东理工大学学报（自然科学版）第３２卷成一个可共享的、涵盖所有学科专业知识和常识的知识库。目前，已建成多个学科的专业知识模型和具体的专业知识库。在心理知识（含常识）库建设中，已形成了一套比较固定的获取和表示人类心理常识的方法川，设计了针对单一情绪进行形式化表示的模型Ｌ５７，这些对本研究都有非常大的帮助。此外，获取和表示情绪常识都以情绪的认知评价学说〔ｓ－７〕为基础，特别是基于认知的ＯＣＣ情绪模型，适合同智能交互技术结合建造智能Ａｇｅｎｔ，来模仿智能系统与环境的交互［ Ｊ清绪常识是特定语境（包括地域、时代、宗教、文Ｃａ－ｓｌ化、传统、人际关系和物理环境等意志以外的因素）中，某特定人群所具有的、相对稳定的情绪共性。现实生活中，情绪共性具体表现在个人的各种情绪行为中。面对外部自然、社会环境的改变，个人总会对自己所处的特定社会场合（Ｃｏｎｔｅｘｔ）和在其中所扮演的角色（Ｒｏｌｅ）产生自觉或不自觉的认知，从而产生相应的情绪变化，表现出特定的情绪行为。于是，有必要研究各种特定场合对其中角色的情绪变化的影响，并对场合及其中各种角色进行分析和形式化表示后，结合从网络文本中获取的对应于各种角色的情绪产生规则，建立起基于场合的情绪常识表示模型。本文特别结合了学校场合实例来介绍这种模型以及相关建模方法。１角色与场合的定义及表示语言１．１角色与场合的定义 角色是指与人们的某种社会地位、身份相一致的一整套权利、义务的规范与行为模式，它是人们对具有特定身份的人的行为期望［Ｃｉｏ７。每种社会身份都伴随有特定的行为规范和行为模式，当个体产生为自己的社会身份所规定的行为时便扮演了某个角色。一个人的情绪状态或行为模式都受到他所扮演的角色的影响，角色在社会关系网中有所变化，其扮演者的情绪状态或行为也会发生相应改变。此外，角色扮演者的自然类型（Ｎａｔｕｒａｌ Ｔｙｐｅ）也是影响其情绪行为的要素之一。自然类型是与一个实体的本质特征相关联的，例如性别、年龄、个性特征等，所以一般不会随着社会场合的改变而改变，只要不失去人这个实体，就不会失去这种类型。一个人可以同时扮演几个角色，但他只能有一种自然类型。于是，我们给了角色一个如下的形式定义［Ｃｉｌｌ定义１角色（ 用Ｒ表示）。对于一个给定的实体Ｅ，Ｒ是Ｅ的一个角色，当且仅当Ｒ满足： （１）至少存在另外一个实体Ｅ＇，与Ｅ具有关系，即Ｒｅｌａｔｉｏｎ （Ｅ ， Ｅ＇）；（２）在得到角色Ｒ之前或失去角色Ｒ之后， 实体Ｅ仍然存在并且仍保持为它本身。本文用一个四元组来表示角色Ｒ，即Ｒ ＝ （Ｒ－Ｎａｍｅ， Ｐｌａｙｅｒ， Ｓｃｅｎｅｓ， Ｒ－Ｒｅｌａｔｉｏｎｓ ），其中Ｒ＿Ｎａｍｅ是该角色的名称，作为一个角色谓词使用，用来表示参数所扮演的角色；Ｐｌａｙｅｒ是角色扮演者，指角色扮演者的自然类型（例如人、男人、女人、成年人、青年男人等以固有的生理差异划分的类型）；Ｓｃｅｎｅｓ是一定的语境中该角色所能出现的各种故事场景，也就是语境中的角色因互相发生关系构成的生活情景；Ｒ＿ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓ是一定的语境中该角色与其他角色间存在的、相对稳定的各种角色关系（Ｒｏｌｅ Ｒｅｌａ－ｔｉｏｎ）。 关于故事场景和角色关系，有如下形式定义：定义２场景（用ＳＣ表示）是一个五元组， ＳＣ＝ （Ｔｉｍｅ， Ｌｏｃａｔｉｏｎ， Ａｇｅｎｔ， Ｏｂｊｅｃｔ， Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ），其中Ｔｉｍｅ指角色出现的时间；Ｌｏｃａｔｉｏｎ指角色出现的地点；Ａｇｅｎｔ指场景中与情绪产生相关的各种角色，包括当前的情绪主体所扮演的角色；Ｏｂｊｅｃｔ指与角色的情绪产生、变化有关的各种非人的客观对象；Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ则是场景中引起角色情绪的所有事件或条件。 定义３角色关系（用Ｒ＿ Ｒｅｌａｔｉｏｎ表示）是一个三元组，即Ｒ＿ Ｒｅｌａｔｉｏｎ＝ （Ｒｅｌ＿Ｎａｍｅ，Ｒ， ＲＢ），其中Ｒｅｌ＿ Ｎａｍｅ是角色关系的名称，作为一个角色关系谓词使用。角色关系谓词是二元的，两个参数的类型相同，同为角色或人的自然类型；ＲＡ和ＲＢ表示两个角色或两个人的自然类型，它们之间存在关系Ｒ＿Ｒｅｌａｔｉｏｎ。 根据心理学研究的结果，情绪的产生、变化是情绪主体与外部自然、社会环境发生交互作用的结果，其中认知过程起着关键作用。把参与角色扮演者认知过程的要素组织为角色内涵（Ｒｏｌｅ Ｃｏｎｎｏｔａｔｉｏｎ） ｏ 定义４角色内涵（用Ｒ＿Ｃｏｎｎｏｔａｔｉｏｎ表示）指一个特定角色所具有的一系列相对固定的观念、希望、社会规范和行为模式，表示为一个四元组，Ｒ一Ｃｏｎｎｏｔａｔｉｏｎ＝（Ｂｅｌｉｅｖｅｓ，Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎｓ，Ｎｏｒｍｓ，Ｂｅｈａｖｉｏｒ－Ｍｏｄｅｓ）。其中Ｂｅｌｉｅｖｅｓ是角色的信念，即具有该角色的人相信成立的那些事实或规则（含人的知识和常识）；Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎｓ是角色的期望，即扮演该角色的人所具有的各种愿望和需要；Ｎｏｒｍｓ是角色的规范，即角色扮演者在所处社会环境中应该遵守的各种行为规范；Ｂｅｈａｖｉｏｒ－Ｍｏｄｅｓ是角色的行第９期叶潇，等：基于场合的情绪常识模型研究与分析１０９３为模式，指扮演者在履行自己承担的角色时所具有的特定行事方式。在一个相对固定的语境中，有若干特定角色在 其中做有目的、有规律的活动，这样就形成了情绪产生的特定场合。定义５场合（用Ｃ表示）是一个四元组，即Ｃ＝ （ＲＮ，ＲＲ，ＳＣ，ＮＭ），其中ＲＮ是一个特定场合中所有角色组成的角色集合；ＲＲ是一个特定场合中的角色之间存在的各种角色关系之集合；ＳＣ是角色们在这个特定场合中活动而构成那些典型活动场景之集合；ＮＭ是处于一个特定场合中的所有角色都要遵守的共同规范（Ｓｈａｒｅｄ Ｎｏｒｍ）之集合。１．２描述场合及其中角色的知识表示语言为了在计算机上对特定场合中的角色情绪常识 进行表示，本文设计了一个描述场合及其中角色的框架语言表示体系，包括场合的框架表示模型、角色及其基本组成部分的描述语法。实践中，对特定场合中存在的公理、定理等，还要用一阶逻辑语言表示的ＷＦＦＩ＂〕形式化后加人场合的表示模型中。场合的框架表示： ｄｅｆｅａｔｅｇｏｒｙ场合｛属性： 角色： 类型角色数组 ：注释“该属性保存该场合具有的角色。如，学校场合中有‘ 教师’、‘学生’等角色。”属性： 角色关系： 类型角色关系数组 ：注释“该属性保存该场合具有的角色关系。如，‘ 同学’、‘老师学生’等。”属性： 场景： 类型场景数组： 注释“该属性保存该场合具有的场景。如，‘考试场景’、‘ 比赛场景’等。”属性：规范 ： 类型规范：同义词共同规范 ：注释“该属性保存该场合中各角色具有的公共规 范（行为准则）。” ｝角色的描述语法： ｄｅｆｃａｔｅｇｏｒｙ角色｛属性： 形式定义： 类型ＷＦＦ： 注释“该属性给出角色的形式定义。”属性： 有子类： 类型角色数组属性： 英文： 类型字符串： 注释“该属性说明了角色的英译。”属性：同义词 ： 类型字符串： 注释“该属性说明了角色的同义称呼。”属性： 扮演者： 类型人： 注释“该属性说明了对扮演这一角色的人的自然类型约束。如， 初中生的扮演者是少年人。”属性： 场景： 类型场景数组： 注释“该属性域保存该角色可以出现的场景。如，‘ 任课老师’可以出现在‘老师讲课场景’中。”属性： 期望： 类型期望： 注释“该属性存贮一个数组。该数组记录了一个角色缺省具有的愿望、目标、 期待的事物。如，考生缺省是期望自己考得好成绩。” 属性： 规范： 类型规范： 注释“该属性记录了一个角色被认为应遵守的规范。如， 运动员被认为应服从裁判。”属性： 行为模式： 类型行为模式数组： 注释“角色的行为模式。例如：出于教师的职业责任感， 老师发现学生没完成作业，就会对其进行批评教育，即 老师学生（ （ｘ，Ｙ） Ａ具有（（ｘ，职业责任感）ｎ发现（（ｘ，没完成（ Ｙ，作业”￣批评教育（（Ｘ， Ｙ），这就是老师的行为模式之一。” 属性： 信念： 类型信念： 注释“该属性记录了一个角色缺省具有的信念。如，考生缺省相信如果自己考得高分，家长会高 兴。” ｝ 角色关系描述语法：ｄｅｆｃａｔｅｇｏｒｙ角色关系｛是子类： 二元关系属性： 参数１： 类型人或角色：符号ｘ ： 注释“该属性说明了角色关系中的第一个参数的类型约束。” 属性：参数２： 类型人或角色１０９４华东理工大学学报（自然科学版）第３２卷： 符号Ｙ： 注释“该属性说明了角色关系中的第二个参数的类型约束。” 属性： 形式定义： 类型ＷＦＦ： 注释“该属性定义了角色关系的形式定义。”属性： 隶属场合： 类型场合： 注释“该关系所应用的场合。如‘父母子女’隶属家庭场合；‘ 老师学生’隶属学校场合。”属性：性质 ： 类型字符串数组： 值域非自反性，对称性，非对称性，反对称性： 注释“非自反性：－Ｒ（ｘ，ｘ）；对称性：有ｘ，ｙ使得Ｒ（ ｘ，ｙ） ＡＲ（ｙ，ｘ）；非对称性：Ｒ（ｘ，ｙ）－－Ｒ（ｙ，ｘ）；反对称性： Ｒ（ｘ，ｙ） ＡＲ（ｙ，ｘ）－＋ｙ＝ｘｏ属性： 公理： 类型ＷＦＦ： 注释“该属性定义了角色关系的除非自反性、对称性等特性外的其他性质。” ｝ 信念、期望、规范、行为模式都属于角色内涵，描述语法为：ｄｅ ｆｃａｔｅｇｏｒｙ＜内涵名＞［＜缺省参数说明＞〕｛属性： 有子集： 类型字符序列： 注释“指出该内涵集合的所有子集”属性：角色内涵 ： 类型ＷＦＦ： 注释“该角色所具有的具体角色内涵的内容。”｝ 此外，角色的活动场景和自然类型具有同场合、角色相似的描述语法，此处不再赘述。２学校场合的形式化表示模型 在学校场合中建立情绪常识模型是本文的建模实验之一，首要工作就是对人们在接受学校教育过程中所处的特定语境进行形式化表示，得到如下学校场合框架模型：ｄｅ ｆｃａｔｅｇｏｒｙ学校场合币（基本）角色： 老师，学生，学校职员，教学辅助人员，学 校后勤人员，学生家长：注释“本研究中，‘ 老师’角色默认为是在学校担任教学工作，以教师为职业的人；‘ 学 校职员’指学校中专职从事行政和管理事务工作的人员。” 角色关系：老师学生，同事，同学，上级下级，长辈晚辈， 父母子女，…场景： 老师课堂授课场景，学生实验操作场景，学 生体育锻炼场景，学生计算机上机实习场景，老师课后辅导场景，学生们讨论问题场 景， 学生课后自习场景，学生考试场景，班会场景， 学术研讨会场景，教研工作会议场 景，教师在办公室内工作场景家长会场景，学校图书馆内读者进行书刊借阅的场景， 学校食堂用餐场景，学生宿舍生活景，校医院或医务室内的医疗场… ： 注释“学校中的教育、教学及日常生活场景 众多，我们主要考察以上为人们所熟悉的典型场景。 ”规范： 学校公共规范 ：注释“学校场合中所有角色都应该遵守的公共行为准则。如， 校内文明行为规范。”学校场合中的角色体系包括各种基本角色以及它们之间存在的各种关系，具体内容如图１所示。图１中，老师和学生是学校场合中的核心角色，形式化描述如下：ｄｅｆｃａｔｅｇｏｒｙ老师形式定义：所有（（ｘ：人）〔老师（（ｘ）三存在（Ｙ：人）是学生（ ｙ， ｘ）ｌ有子类：班主任，任课老师，辅导老师，校长，教导主任，教研组长， 学院院长…英文： ｔｅａｃｈｅｒ扮演者： 成年人 场景：学校场合．场景（已定义）期望： 老师期望规范： 老师规范行为模式：老师行为模式信念： 老师信念ｄｅｆｃａｔｅｇｏｒｙ学生形式定义：所有（（ｘ：人）［学生（（ｘ）＝存在（Ｙ：人）是学生（ ｘ， Ｙ） Ｉ有子类：男学生，女学生，优等生，中等生，差生，特长生，学生干部，同学， 逃学者，退学者，休学者，跳级生，留级生， 转学生，毕业生…： 注释“特长生指学校以特殊的人学条件招收的在体育或音乐、美术等艺术方面有特殊才能的 学生。” ：注释“毕业生特指毕业班即将毕业的学生。” 第９期叶潇，等：基于场合的情绪常识模型研究与分析１０９５Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ ｒｅｌａｔｉｏｎ图１学校场合中的角色体系 ｅ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ ｓｃｈｏｏｌ ｃｏｎｔｅｘｔＦｉｇ． １Ｒｏｌ英文： ｓｔｕｄｅｎｔ同义词： 学子扮演者： 人场景： 学校场合．场景（已定义）期望： 学生期望规范： 学生规范行为模式：学生行为模式信念： 学生信念３角色情绪规则的获取和表示３．１角色情绪规则的获取 角色的情绪常识以角色在特定场合中的情绪产生、变化规律为主要内容，对其进行形式化表示就得到了角色情绪规则，它是情绪常识模型中必不可少的部分，获取方法如下：（１）确定ＯＣＣ模型中的３大类２２种基本情绪 （ｈａｐｐｙ－ｆｏｒ， ｒｅｓｅｎｔｍｅｎｔ、ｇｌｏａｔｉｎｇ， ｐｉｔｙ， ｈｏｐｅ、ｆｅａｒ，ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ， ｆｅａｒｓ－ｃｏｎｆｉｒｍｅｄ、ｒｅｌｉｅｆ， ｄｉｓａｐｐｏｉｎｔ－ｍｅｎｔ、ｊｏｙ， ｄｉｓｔｒｅｓｓ、ｐｒｉｄｅ、ｓｈａｍｅ、ａｄｍｉｒａｔｉｏｎ，ｒｅｐｒｏａｃｈ， ｇｒａｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ， ｒｅｍｏｒｓｅ、ｇｒａｔｉｔｕｄｅ， ａｎｇｅｒ，ｌｏｖｅ，ｈａｔｅ）对应的中文情绪名词，根据《同义词词林》总结得到每个情绪名词对应的一个情绪词类。（２）从ＷＷＷ上获取大量文本形式的网页， 然后对每种情绪作如下操作：①确定某个情绪词类中的词汇为关键词，用专门的工具软件从网页文本中抽取一段适当长度的情绪场景描述文本，就是一条情绪常识的原始素材。②由于关键词中会包含一些有歧义的词汇，采用限定关键字前／后缀的方法过滤无用信息，可以得到只含少量杂质信息的结果文本。（ ３）对每条原始素材作手工处理，得到形如“＜角色名＞：一段以该角色为情绪主体的情绪场景描述”的角色情绪常识。具体步骤分：①确定情绪主体的角色名（即主体角色）。在原始素材中查找有关情绪主体身份地位、人际关系、职业和行为特征的信息，作为定义角色的依据；若缺乏此类信息，则用主体的自然类型（如，人、男人、女人、少年人等）充当其角色名。②对素材内容进行合理补充和精简，得到的角色情绪常识以主体角色及其周围环境事物的描述、角色情绪的起因和表达方式等为主要内容。（４）从（３） 所得的大量角色情绪常识中，提取某特定场合中常见角色的情绪常识。（５）按不同的情绪类型对（４）的提取结果进行 １０９６华东理工大学学报（自然科学版）第３２卷分类整理，对同类情绪的角色情绪常识进行对比分析，找出情绪的产生规律。（ ６）逐条形式化角色情绪常识，得到角色情绪规则（用ＷＦＦ表示）。此过程除了对已得角色情绪常识的形式化工作，还包含了对场合中部分定理、公理和各种角色内涵的归纳和表示。３．２角色情绪规则的表示语言 为了完成３． １中步骤（６）的工作，并统一情绪规则的表示形式，规定使用如下描述语法：＜角色的情绪规则＞：：＝＜角色名＞：＜场景描述＞八＜事件描述＞￣＜情绪名＞Ｃｎ＜情绪名＞〕＜场景描述＞：：＝＜角色设定＞Ｉ＜道具设定＞Ｉ＜状态说明＞＜角色设定＞：：：＝＜量词集合＞＜道具设定＞：：＝＜量词集合＞＜状态说明＞：：一＜谓词集合＞＜事件描述＞：：＝＜合式公式＞＜量词集合＞：：＝＜量词＞［＜量词集合＞〕＜谓词集合＞：：＝＜谓词＞Ｃｎ＜谓词集合＞］其中：＜角色名＞为情绪主体的角色名；＜角色设定＞为描述当前场景中的各种角色，包括角色名、扮演者以及角色特性等；＜道具设定＞为描述场景中的其他非人对象，包括具体对象名、颜色、形状、位置等；＜状态说明＞为说明场景中各种角色和非人对象的状态（包括具有持续性的行为），以及角色间、对象间和角色与对象间存在的关系等。如老师学生（（ｘ，ｙ）表示ｘ和ｙ有师生关系；＜事件描述＞为描述与主体角色的情绪有关的事件和行为。若这些事件和行为存在时序关系，统一用时间变量ｔ，表示事件或行为发生的一个时间点，ｎ为自然数且ｔ，＜ｔ２＜．．．＜ｔ｝＜．．．。一个连续的时间段则表示为＜ｔ．， ｔ＞，其中ｔｍ＜ｔ ｏ 例如形式化表示任课老师的一条晴绪常识如下：任课老师： 看到那小子在我的课上大睡，我不禁感到【怒气冲冲】，把他叫到走廊去罚站。分析： 任课老师ｘ１正在给学生ｘ２所在的班级授课，这是一个老师课堂授课场景。设授课持续时间为ｔｌ到ｔ３。在此期间的时间点ｔ２处，发生了ｘ１看到学生ｘ２在睡觉这一事件。 场景描述：所有（ｘｌ，ｘ２：人）存在（ｙ：班级）存在（ｚ：科目）属于班级（ｘ２，ｙ） ｎ是任课老师（ｘｌ，ｙ，ｚ） ｎ上课（ｘｌ，ｙ，ｚ；＜ｔｌ，ｔ３＞）；事件描述： 看到（ｘ１，睡觉（ｘ２） ；ｔ２） 于是，此场景中的主体角色—任课老师的情绪规则表示为：所有（ （ｘｌ，ｘ２：人）存在（ｙ：班级）存在（（ｚ：科目）属于班级（ｘ２，ｙ） ｎ是任课老师（ｘ１，ｙ，ｚ） ｎ上课（ｘｌ，ｙ，ｚ；＜ｔｌ，ｔ３＞ ｎ看到（ｘ１，睡觉（ｘ２）；ｔ２）￣怒气冲冲（ｔ）４基于场合的角色情绪常识模型 从情绪规则的描述语法和规则实例都可以看出，对主体角色的情绪有决定作用的场景、事件等客观事实作为情绪推导规则的前件而存在。实际上，情绪并不是由这些客观事实直接、机械地决定的，客观事实对人的作用都是通过认知过程对情绪进行着控制和调节，人们对作用于自身事物的判断和评估才是情绪的直接原因。所以本文以场合模型为基础，加人角色情绪产生规律的表示机制—情绪规则，设计了基于场合的角色情绪常识模型（图２）。其中，Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｐｒｏｃｅｓｓ模块表示主体角色（Ｓｅｌｆ Ｒｏｌｅ）意识中的认知评价活动，并按照角色的认知顺序把评价结果（Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ａｐｐｒａｉｓａｌ）传给Ｅｍｏｔｉｏｎ Ｄｅｄｕｃｅ模块，控制、引导Ｅｍｏｔｉｏｎ Ｄｅｄｕｃｅ模块内的情绪推导与正确的情绪规则相匹配。Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｐｒｏｃｅｓｓ模块中则形成的一种以角色的期望、信念和规范为评价变量、ＯＣＣ情绪认知框架为原型的认知评价模式。利用上述模型来分析举例中角色情绪的形成过 程，可知其中隐含的认知评价过程如下：从情绪规则获取过程中已得的“老师”角色内涵可知：老师期望： 学生尊重自己。老师信念： 学生不尊重老师的表现有（１）上课时随意插嘴，私下聊天，看课外书籍，睡觉等；（２）见面不问好、诽谤辱骂老师等。 老师的子类角色之一就是任课老师，任课老师继承了老师的角色内涵，所以，当ｘ１在授课期间看到ｘ２在睡觉时，就把ｘ２的这种行为评价为“不尊重（ｘ２，ｘ１）＂，即Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｐｒｏｃｅｓｓ模块中的认知模式为：存在（ｙ：班级）存在（（ｚ：科目）属于班级（（ｘ２，ｙ） ｎ是任课老师（ＸＩ ，ｙ，ｚ） Ａ上课（ｘ１，ｙ，ｚ；＜ｔ１， ｔ３＞ Ａ看到（ｘ１，睡觉（ｘ２）；ｔ２）￣不尊重（ｘ２，ｘ１）。此时ｘ１的期望与ｘ１对ｘ２行为的认知评价相对立，直接引发了ｘ１的“怒气冲冲’，情绪。５结束语本文把特定语境和其中活动的人结合起来，建 立了一套对特定场合中的角色情绪常识建模的方法，得到了基于场合的情绪常识模型的通用结构，并针对学校场合进行了建模实验，验证了建模方法和情绪表示模型是可行的、有效的。第９期叶潇，等：基于场合的情绪常识模型研究与分析１０９７Ｓｅｌｆ－ＲｏｌｅＶ，Ｃｏ只少ａｎｎｏｔｍｅ， Ｐｌａｔｉａｏｎ（ｙｅｒＢｅ， Ｓｃｅｌｉｅｖｅｓｎｅｓ，， ＥｘｃＲ＿Ｒｅｌｅｐｔｉａｏｔｎ，ｉｏｎｓＮｏｒｍｓ，Ｂｅｈａｖｉｏｒ－Ｍｏｄｅｓ）Ｅｍｏｔｉｏｎ Ｇｅｎｅｒａｔｅ Ｍｏｄｅ门Ｅｍｏｔｉｏｎ ｏｆ ｓｅｌｆ－ｒｏｌｅＥｍｏｔｉｏｎ ｔｙｐｅ：ＥｉＥｍｏｔ（ａｔｉｔｕｄｅｓｉｏｎ ｅ， ｘｐｒａｃｔｉｅｏｎｓｓｓｉｏｎ，……）图２基于场合的情绪常识模型 Ｆｉｇ． ２ Ｃｏｎｔｅｘｔ－ｂａｓｅｄ ｅｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｍｏｎ ｓｅｎｓｅ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｍｏｄｅｌ 此外，在设计场合的形式表示模型时，参考了文术研究所，２００３．学故事的典型结构和成分，目的是在接下来的研究［５」Ｙｏｎｇ Ｘ， Ｃａｏ Ｃ Ｇ， Ｚｈａｎｇ Ｄ Ｌ， ｅｔ ａｌ． Ａ ｆｏｒｍａｌ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ－中，把多个场合的情绪常识模型和现有的故事自动ｔｉｏｎａｌ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｅｍｏｔｉｏｎ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ［Ａ］． ＫＥＳＴ２００４－Ｓｅｃｏｎｄ生成技术、智能Ａｇｅｎｔ技术相结合，建造一个自动Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｅｃｏｎｏｍｙ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌ－ｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｐｒｏｃ ＫＥＳＴ０４［Ｃ］． Ｂｅｉ－故事生成系统。该系统运行期间，具有情绪反应能力ｊｉｎｇ， Ｃｈｉｎａ： ＫＥＳＴ２００４－Ｓｅｃｏｎｄ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ的角色Ａｇｅｎｔ会根据用户需求进行拟人化的活动Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｅｃｏｎｏｍｙ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈ－和情绪表达，从而成为目标故事中的人物，参与生成ｎｏｌｏｇｙ，２００４．３１０－３１６．厂冉卜刁更为自然、生动的故事情节。这样的系统，可以自动Ｌ〕Ｊ斯托曼ＫＴ．情绪心理学［Ｍ］．张燕云译．沈阳：辽宁人民出生成题材广泛、人物和情节都如真实生活般富于变版社，１９８６．ＦＬ行「才ｅｓＳｌｏｍａｎ Ａ． Ｓｅｍａｎｔｉｃｓ ｉｎ ａｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ［Ｊ］．化的故事。Ｐｈｉｌｏｓｏｐｈｉｃａｌ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｒｏｙａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ： ＰｈｙｓｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， １９９４，３４９：４３－５８．参考文献：〔８〕Ｏｒｔｏｎｙ Ａ， Ｃｌｏｒｅ Ｇ， Ｃｏｌｌｉｎｓ Ａ． Ｔｈｅ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆＥｍｏｔｉｏｎｓ ［Ｍ］．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ： Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ，〔１〕１９８８．ＭｃＣａｒｔｈｙ Ｊ， Ｌｉｆｓｃｈｉｔｚ Ｖ． Ｆｏｒｍａｌｉｚｉｎｇ Ｃｏｍｍｏｎｓｅｎｓｅ： Ｐａｐｅｒｓｂｙ Ｊｏｈｎ ＭｃＣａｒｔｈｙ［ Ｍ］． Ｗｅｓｔｐｏｒｔ ＣＴ， ＵＳＡ， Ｇｒｅｅｎｗｏｏｄ「９〕Ｒｅｉｌｌｙ Ｗ Ｓ， Ｂａｔｅｓ Ｊ． Ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｅｍｏｔｉｏｎ ａｇｅｎｔｓ ［ＤＢ／ＯＬ］．Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｇｒｏｕｐ Ｉｎｃ， １９９０．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ． ｓｃｓ． ｃｍｕ． ｅｄｕ／ａｆｓ／ｃｓ． ｃｍｕ． ｅｄｕ／ｐｒｏｊｅｃｔ／ｏｚ／ｒ今刁自ＪＭｃＣａｒｔｈｙ Ｊ． Ｐｒｏｇｒａｍｓ ｗｉｔｈ ｃｏｍｍｏｎ ｓｅｎｓｅ［ＤＢ／ＯＬ〕．ｗｅｂ／ｐａｐｅｒｓ． ｈｔｍｌ． １９９２． ５ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ－ｆｏｒｍａｌ． ｓｔａｎｆｏｒｄ． ｅｄｕ／ｊｍｃ／ｍｃｃ５９． ｈｔｍｌ． １９９６．［１０］郑杭生．社会学概论新修［Ｍ］．北京：中国人民大学出版社，１９９９．４．厂Ｑ刁［１１］张冬蓄。基于角色的“注意”类心理常识的获取及表示〔Ｊ］．计ＬＪＪ曹存根关于建立“中国国家知识基础设施”的建议〔Ｊ］．计算机世界报，１９９８，０２）：１－３．算机科学，２００５，３２（６）１１０３－１０８，１２８．厂．ＬＬ‘工Ｌ｜１田雯．人类心理常识的研究［Ｄ］．北京：中国科学院计算技［１２］曾庆田．数学概念获取和分析研究［Ｄ］．北京：中国科学院计算技术研究所，２００５．