(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202210157535.4
(22)申请日 2022.02.21
(71)申请人 上海元梦智能科技有限公司
地址 201399 上海市浦东 新区锦康路389弄
2号206室
申请人 元梦人文智能国际有限公司
(72)发明人 张晓婷 顾文元 张雪源
(74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限
公司 11227
专利代理师 李伟
(51)Int.Cl.
G06V 40/20(2022.01)
G06V 40/16(2022.01)
G06F 40/30(2020.01)
(54)发明名称
虚拟人动作配 置方法及装置
(57)摘要
本发明提供一种虚拟人动作配置方法及装
置, 包括: 响应于用户发送的动作配置请求, 确定
动作配置请求对应的虚拟人并获取虚拟人需要
处理的待处理文本; 通过语义标签标注模型和预
设的语义标签规则解析待处理文本, 得到各个语
义标签; 获取每个语义标签对应的动作标签, 并
将各个动作标签组成动作标签列表, 动作标签列
表中各个动作标签的排列顺序, 依据每个动作标
签对应的语义标签的优先级确定; 调用虚拟人对
应的动作标签处理算法在动作标签列表中筛选
出各个目标动作标签, 依次将各个目标动作标签
对应的动作插入虚拟人的多模态输出中, 完成虚
拟人的动作配置。 应用该方法, 能够使虚拟人进
行自主、 智 能的动作表达并且同时兼顾表现力,
以提高用户体验。
权利要求书3页 说明书11页 附图4页
CN 114519895 A
2022.05.20
CN 114519895 A
1.一种虚拟人动作配置方法, 其特 征在于, 包括:
响应于用户发送的动作配置请求, 确定所述动作配置请求对应的虚拟人并获取所述虚
拟人需要处 理的待处 理文本;
通过语义标签标注模型和预设的语义标签规则解析所述待处理文本, 得到所述待处理
文本对应的各个 语义标签;
获取每个所述语义标签对应的动作标签, 并将各个所述动作标签组成动作标签列表,
所述动作标签列 表中的各个动作标签的排列顺序, 依据每个所述动作标签对应的语义标签
的优先级确定;
调用所述虚拟人对应的动作标签处理算法在所述动作标签列表中筛选出各个目标动
作标签, 并依 次将各个所述 目标动作标签对应的动作插入所述虚拟人 的多模态输出中, 完
成所述虚拟人的动作配置 。
2.根据权利要求1所述的方法, 其特 征在于, 所述语义标签标注模型的训练过程, 包括:
获取训练文本集合, 所述训练文本集合包括多个训练文本以及每个所述训练文本所对
应的标准语义标签集;
将预设的初始语义标签标注模型作为训练模型, 基于所述训练文本集合对所述训练模
型进行训练, 得到已训模型;
若所述已训模型不满足预设的迭代停止条件, 则调整所述已训模型中的参数, 得到所
述已训模型对应的更新模型, 并将所述更新模型作为训练模型;
重新执行基于所述训练文本集合对所述训练模型进行训练, 得到已训模型的步骤, 直
至所述已训模型满足所述迭代 停止条件时, 确定当前的已训模型为语义标签标注模型;
其中, 所述停止迭代条件为根据交叉熵损失函数计算第 一标签集和第 二标签集所得的
计算结果小于等于预设的阈值; 所述第一标签集为当前输入至所述训练模 型中的训练文本
所对应的输出 结果, 所述第二标签集 为该训练文本对应的标准语义标签集。
3.根据权利要求1所述的方法, 其特 征在于, 所述动作标签处 理算法的配置方法, 包括:
获取所述虚拟人对应的配置参数;
根据所述配置参数调整预设的初始动作 标签处理算法的算法参数, 得到所述虚拟人对
应的动作标签处 理算法。
4.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述通过语义标签标注模型和预设的语义
标签规则解析 所述待处 理文本, 得到所述待处 理文本对应的各个 语义标签, 包括:
将所述待处理文本输入至所述语义标签标注模型, 并运用所述语义标签规则对所述语
义标签标注模型输出的各个输出结果进行处理, 得到所述待处理文本对应的各个语义标
签。
5.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述运用所述虚拟人对应的动作标签处理
算法在所述动作标签列 表中筛选出各个目标动作标签, 并依次将各个所述目标动作标签对
应的动作插 入所述虚拟人的多模态输出中, 包括:
根据所述动作标签处理算法的动作标签筛选规则, 从所述动作标签列表中筛选出各个
目标动作标签;
基于预设的动作集, 确定各个所述目标动作标签对应的目标动作;
根据各个所述目标动作 标签在所述动作 标签列表中的顺序, 确定各个所述目标动作对权 利 要 求 书 1/3 页
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2应的动作优先级;
根据所述动作标签处理算法的动作插入算法 以及各个所述目标动作对应的动作优先
级的大小顺序, 将各个所述目标动作依次插 入所述虚拟人的多模态输出中。
6.一种虚拟人动作配置装置, 其特 征在于, 包括:
第一获取单元, 用于响应于用户发送的动作配置请求, 确定所述动作配置请求对应的
虚拟人并获取 所述虚拟人需要处 理的待处 理文本;
第二获取单元, 用于通过语义标签标注模型和预设的语义标签规则解析所述待处理文
本, 得到所述待处 理文本对应的各个 语义标签;
第一处理单元, 用于获取每个所述语义标签对应的动作标签, 并将各个所述动作标签
组成动作标签列表, 所述动作标签列表中的各个动作标签的排列顺序, 依据每个所述动作
标签对应的语义标签的优先级确定;
第二处理单元, 用于调用所述虚拟人对应的动作标签处理算法在所述动作 标签列表中
筛选出各个目标动作标签, 并依次将各个所述目标动作标签对应的动作插入所述虚拟人的
多模态输出中, 完成所述虚拟人的动作配置 。
7.根据权利要求6所述的装置, 其特 征在于, 还 包括:
第三获取单元, 用于获取训练文本集合, 所述训练文本集合包括多个训练文本以及每
个所述训练文本所对应的标准语义标签集;
模型训练单元, 用于将预设的初始语义标签标注模型作为训练模型, 基于所述训练文
本集合对所述训练模型进行训练, 得到已训模型; 若所述已训模型不满足预设的迭代停止
条件, 则调整 所述已训模型中的参数, 得到所述已训模型对应的更新模型, 并将所述更新模
型作为训练模型; 重新执行基于所述训练文本集合对所述训练模型进行训练, 得到已训模
型的步骤, 直至所述已训模型满足所述迭代停止条件时, 确定当前 的已训模型为语义标签
标注模型;
其中, 所述停止迭代条件为根据交叉熵损失函数计算第 一标签集和第 二标签集所得的
计算结果小于等于预设的阈值; 所述第一标签集为当前输入至所述训练模 型中的训练文本
所对应的输出 结果, 所述第二标签集 为该训练文本对应的标准语义标签集。
8.根据权利要求6所述的装置, 其特 征在于, 还 包括:
第四获取 单元, 用于获取 所述虚拟人对应的配置参数;
算法配置单元, 用于根据所述配置参数调整预设的初始动作标签处理算法的算法参
数, 得到所述虚拟人对应的动作标签处 理算法。
9.根据权利要求6所述的装置, 其特 征在于, 所述第一处 理单元, 包括:
第一处理子单元, 用于将所述待处理文本输入至所述语义标签标注模型, 并运用所述
语义标签规则对所述语义标签标注模型输出的各个输出结果进行 处理, 得到所述待处理文
本对应的各个 语义标签。
10.根据权利要求6所述的装置, 其特 征在于, 所述第二处 理单元, 包括:
筛选子单元, 用于根据所述动作标签处理算法的动作标签筛选规则, 从所述动作标签
列表中筛 选出各个目标动作标签;
第一确定子单元, 用于基于预设的动作集, 确定各个所述目标动作标签对应的目标动
作;权 利 要 求 书 2/3 页
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专利 虚拟人动作配置方法及装置
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