情感在人們智慧型活動中扮演著重要。不可缺少的角色。醫學以及心理學界研究表明：
人們若喪失了一定的理解和表達情感的能力，他們的決策能力會遭到嚴重的障礙。情感能力與理性思維和邏輯推理能力不是絕對矛盾的，是可以相輔相成的。 「情感計算」這一概念是由mit的picard教授在她得<>一書中最先提出來的。
情感計算的研究重點就在於建立乙個具有感知、識別和理解人類情感的能力，並能針對使用者的情感做出理智、靈敏、友好反應的個人計算系統。
情感具有「傳染性」，本文主要應用動態q學習演算法，構建了乙個情感自動機模型。讓計算機具有認知和表達自己情感的能力，培養其智慧型地對人類的情感做出反應是現階段資訊科學研究的熱點內容。
q學習就是一種典型的強化學習演算法。該內容設計了乙個個體與環境互動或者與環境中的其他個體互動從而改變自身情感狀態的動態q學習演算法，根據當前更新了的環境得出個體的情感估計值q。
這裡採用聯合策略（athis, aother）對個體的情感資訊—q值進行估計，其中athis，表示該個體此刻所具有的情感資訊（即個體的初始情感狀態，假設已知），而aother表示個體與環境或者其他個體互動後的情感狀態。
當個體在新環境狀態s（即情感狀態與初始狀態可以一致也可以不一致）下，學習agent(一種智慧型體)對個體行為進行分析，估計使用者的下一情感狀態資訊應變為，基於隨機策略選擇使用者當前的情感狀態:
公式 1
公式 2
在時刻t，環境改變到新的狀態s』(即改變了環境或者遇到了其他的個體)，得到行動的獎勵值γt,智慧型體基於下面的公式更新q的值：
公式 3
在不斷與環境互動過程中，個體的歷史經驗可能會因為環境改變而過時，同時隨著學習程序的進行，個體所取得的知識趨於精確（表現為q值收斂於q*）。如果這時仍然進行大量的探索活動，勢必造成系統的效能下降。所以，在學習agent與個體充分作用後，適當的減少探索是必要的。
這裡將最近探索盈餘（recently exploration bonus）引入到q學習中：
公式 4
這樣，學習agent就近探索那些即將發生的情感，並準備適應環境狀態而做任意改變。
3.1情感互動性
本文提出建立「情感自動機模型」的概念，主要原因有三：
1. 情感**於認知，對於**於外部的刺激能夠做出本能的、快速的智慧型反應，因此，通常的情感模型必須把可計算的數學模型與認知科學結合起來；
2. 情感比知識更能控制人群的氛圍，在某些特定的場合情感比理智更加有效、更有感染力；
3. 機械人學研究領域，缺乏真正具有人類情感的機械人，充其量只能說其具有某種智慧型，這些智慧型不但使機械人不能表達自己，更不能通過它們的情感與人類進行真正的「溝通」和「交流」。
心理學家普遍認為，情感是一種綜合性的行為反應，每種情感都包括生理、行為、和認知三種成分。
情感是有「本能的」生物成分和適應價值的，但是重要的是情感受社會文化情境的制約，受個體經驗和人格結構的影響，而這一切都體現在每時每刻的變化之中，因此無論從心理學角度還是資訊學角度，把某類情感單一地割裂開來進行研究，為了把某時間段發生的情感聯合起來進行研究，引入情感元的概念。
3.2情感元及情感自動機模型
情感元是由乙個二維向量組成,其中e為情感狀態描述，所謂的情感狀態是指混合情感中的主要情感，即起支配個體心智狀態和行動的情感。e包括下列的情感狀態：高興（ha）、憤怒（an）、悲傷（sa）、害怕（fe）、厭惡（di）、和驚奇（su），因此e可用乙個有限元集合來表示為e=。
函式f：e×e e，f表示情感元的下乙個狀態是由當前狀態與輸入狀態共同決定的。用st表示t段時間內的情感狀態，其中t表示乙個時間段，而不是乙個時間點，yt表示輸入的情感狀態引入輸入狀態是因為情感具有「傳染性」，在一定環境下，人的心情是受著周圍的人的情緒的影響。
定義兩種不同情感實體之間的互動（也包括實體與環境之間的互動），假設承擔某兩種情感元的實體分別用兩個智慧型體（agent）來代替，即 agenti(簡稱ai) 與aj ，即不同的情感將在ai與aj之間互相「傳染」而產生變化，aj所具有的情感狀態是由動態q學習演算法進行估計，該變化可表示為，其中a,b∈ 。
將e按照影響效應進行分類，其中：e+=; eo=;e-=,設任意集合a，b,c表示a=，b=，c=，然後由集合a,b,c中的情感元素分別作為yt和st的值，則α=a ×a;β=b ×b;χ=c ×c; δ=a ×b;ε=b × c;φ=a ×c。其中e。
著重對（α）和（β）兩圖進行解釋說明，其他各圖以此類推：
（α）中，僅僅當f(ha, ha)=ha,其餘的情感元中均屬於eo和e-，而且可以看出e- × e- e- ，由此可知，當帶有負面情感的智慧型體遭遇到另一帶有負面情感的智慧型體時，他們彼此的情緒都不會有所改觀，甚至與互動後，雙方情緒會變得更糟，例如,f(sa, an)=an,當處於sa（憂傷）狀態的ai遇到an（生氣）狀態的aj時，就變得十分an（生氣）。
(β)中，f（fe, ha）= f（su, ha）= ha,由此可見當智慧型體處於eo狀態時，該智慧型體最容易受到周圍環境的影響，或者是說受另一智慧型體的影響，從f（fe, fe）= f（su, fe）=fe和f（fe, su）= f（su, su）= su上都可以看得出來。特別需要說明的是的概率均為1/2。
3.3情感自動機的其它應用
由於微博的短文本結構各異、不規範、特徵關鍵詞數量少、存在大量變形詞和新詞等特點，所以對短文本的傾向性分析具有很大的挑戰性，可以通過對短文本進行分句、分詞、標註、情感處理後，構建乙個自動機來計算短文本情感傾向性。
事實證明，情感計算的概念雖誕生不久，卻面臨著巨大的挑戰，原因在於情感的複雜性導致至今都沒有統一的建模方法，已有的方法大多將情感元素作為乙個單一的變數來進行分析和建模，不符合情感狀態複雜多變的特性。
構建的情感自動機模型不是將某類情感分割開來，而是把分析的主要情感作為依據，通過與環境的互動，通過動態q學習演算法，實時地對其自身的情感進行協調和整合，為情感計算提供了方便的研究平台和表現形式，體現了情感計算的發展潛力和應用價值。
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