作者丨王曉然

編輯丨陳彩嫻

前幾天小紅書刷到一個#布一樣模仿秀#的COS活動，諸多博主腦洞大開地COS著最新上線的小布數智人家族——菜頭萌寵秒變布卷卷、天真萌娃COS布欣怡、紫發萌妹附身布若曦，還跟手機裡的小布數智人親密互動，且因為五位小布數智人家族成員性格各有不同，破次元的交流變得更有趣，更人性化，互動真實感拉滿。

外行人看，這是一個有意思的運營活動，而內行人看到的，是小布助手

「

情感互動

」

又一個跨越式進階。

對手機智慧助手行業有些瞭解的人應該都知道，以富有情感的

「

數智人

」

，為億萬OPPO使用者提供有趣、溫暖、機智的服務，是小布助手現在著力探索的方式。

人工智慧之父馬文·明斯基曾說，「如果機器不能夠很好地模擬情感，那麼人們可能永遠也不會覺得機器具有智慧」。可以說，AI模擬情感是人機互動裡的

「

高階能力

」

，需要強大的

「

情感引擎

」

作為支撐，背後更要以紮實的

「

情感式人機互動技術

」

為基礎。

1

 情感互動技術的高階玩家

在智慧助手領域，小布助手可以說是情感互動技術的資深玩家。

據悉，2018年上線伊始，小布演算法工程師就把技術突破聚焦在情感式人機互動上：

2020年小布2。0已初具情感互動雛形，並在2021年4月推出「AI升溫計劃」，首創業界擬人情感多模態互動能力，對使用者聲音進行情緒識別，並給出多樣化情感反應，將情感化作為產品重點主線；

隨後ODC21，小布助手釋出首個基於虛擬人多模態互動的手機智慧助手——布美美，將人與機器人之間的簡單語音應答形式，升級為人與數智人之間的

「

擬人化

」

互動，讓互動更加自然真實並充滿情感關懷。

而今年4月上線的小布數智人3D互動式聊天功能，情感互動再度升級，用更新奇的玩法與創新AI互動方式，為使用者增添更多生活樂趣：

當用戶與小布數智人進行語音互動時，小布能創造真實自然的情感化聊天環境，並體現在動作、表情、音調中：

點選它身體不同的部位，例如摸頭、摸手、摸肚子，小布也會做出對應的身體動作反饋。

至今年12月份，小布助手正式上線了五款不同性格設定的數智人，並在小布空間中提供養成互動玩法，用更具情感化的互動方式，為使用者帶來擬人化的智慧助手新體驗，這不僅僅是做表皮和形象——而是更個性化、更能識別使用者情緒，具備更多的

「

情感屬性

」

，讓使用者與科技之間從

「

親密關聯

」

走向

「

親密關係

」

。

自誕生以來，小布助手的情感互動能力就備受業界關注，小布團隊也踐行AI創新技術產品化的理念，堅定地走在技術服務使用者的道路上。四年來，小布助手全方位的情感互動進化，使其成為市面上少有的溫暖型多模態智慧助手。

為了完成細顆粒度的情緒識別和反饋，小布技術團隊沒少在技術上下苦功。

2

在情感計算上下苦功的小布助手

深

入分析小布助手情感互動的底層邏輯

，

可以看到：

小布助手基於使用者多樣化的情感表達，構建了豐富的對話情感標籤體系。相比經典的六種基本情緒分類體系，小布情感標籤體系包括積極、消極、模稜兩可的情緒類別和中立情緒，共計50餘種，細顆粒度的情緒感知能力能夠廣泛適用於需要微妙區分情緒表達的對話理解任務，很大程度的讓小布助手和使用者之間的溝通變得更自然流暢。

這也得益於小布助手龐大的使用者量——作為國內首個月活破億的智慧助手，沉澱了大量優質的對話及行為資料，讓小布助手在大規模NLP中得以更全面的做情感增強預訓練。

首先是情緒識別，小布在技術端如何構建細顆粒度的情緒感知能力？

小布AI結合自研的 OBERT 大模型 ，透過情感知識增強構建情感相關的預訓練任務，引入情感詞、詞性、詞性語法樹之類的詞級別情感知識，從而讓模型學習到情感語義表示。相比於通用的 BERT 模型，使用自研 OBERT 模型結合情感領域預訓練，在小布情感分析相關任務上帶來了 1%-2% 以上的提升。為了緩解細粒度情緒標註資料低資源、少樣本的問題，團隊在文字資料增強的基礎上，引入大規模預訓練模型 + Prompt Learning 的方式實現了對情感資料的資料增強，提升了模型的泛化性和魯棒性。

在人類語言情感表達中，有顯式情感和隱式情感兩種型別。例如

「

我好難過呀，我分手了

」

屬於帶著悲傷標籤的顯式情感情感句式；而

「

小布，我今天漲工資了

」

，則是帶著高興或者驕傲的正向事件型隱式情感表達。為了提升對使用者情緒的精準理解，小布AI會結合常識知識，對使用者對話中的隱形情感進行推理。

例如，當接受到使用者對它說

「

我跟女朋友分手了

」

這件事，小布AI會推理為其發生在

「

我和女朋友約會

」

之後，這時候小布會猜使用者可能

「

很悲傷

」

，並且行為訴求可能是

「

很想哭

」

。透過常識進行推理，來挖掘更深層次的隱式情感，並進行針對性的應答，提高小布助手的深度共情能力。

另外，小布還可以對使用者的對話內容進行情感抽取。

很多時候我們會表達類似於

「

我EMO了工作根本做不完！

」

的句式，小布接收到之後，會對其進行

「

情緒+原因

」

的分離抽取，即情緒型別為

「

Sadness

」

，而情緒原因為

「

工作做不完

」

，從而讓小布可以更針對性給我們共情的鼓勵式迴應：

「

相信自己是有實力的那個人。

」

其次，精準識別使用者情緒之後，小布的情感引擎如果透過演算法，做出智慧、靈敏、友好、有溫度的共情反應？

答案是需要在反饋中給到使用者足夠的情緒支援。心理學中，情緒支援框架通常劃分為探索問題（Exploration）、理解與安撫（Comforting）以及行動與建議（Action）。

小布團隊基於這三個階段，設計了

8類不同的共情策略，從而改善使用者對話體驗和持續性，提升使用者共鳴。

特別在一些負向情感對話場景，具備同理心和共情迴應能力，能夠給予深入人心的安撫回覆。

更有意思的是，人類的傾訴物件永遠是多元的。有的人希望對方是一個暖男，撫慰人心；有的人希望是御姐，理性建議；

針對於此，小布團隊將使用者的多元訴求，落地在最新發布的小布數智人家族身上。5位數智人家族成員具有不同的人設，透過不同人設的個性特點，他們能夠對使用者不同的情緒產生差異化的對話迴應，提升了多元場景下個性化的對話體驗。

當你跟布卷卷和布若曦傾訴失戀之苦時，它們會依據自己的個性給出不同的反饋，像真正陪伴在身邊的朋友。

在細顆粒度情緒識別上，小布助手打造了領先行業的情感互動體驗，隨著小布數智人家族登場，使用者有了更多的情感安放物件，從而更好地與小布建立起從功能到情感的連線。

在四週年之際，小布助手再次迎來了技術和體驗的躍遷，從

「

幫你

」

到

「

懂你

」

，從

「

無形

」

到

「

具象

」

，形象IP與技術ID並行落地。小布助手顯然不希望AI是天上飛的技術，而是腳踏實地為億萬使用者提供

「

溫暖陪伴

」

體驗。

華中科技大學人工智慧與自動化研究院教授伍冬睿教授曾說過，「如果沒有情感識別、理解與表達，人工智慧為人類更好地服務是不可能實現的。」

從2018年上線以來，小布助手不斷智慧進化，自研打造了多模態融合演算法與情感引擎技術，在情感治癒模式、沉浸式互動聊天、多元情緒識別、數智人養成體系等多方面持續創新探索，向用戶呈現

「

更感性

」

的小布助手。

在即將來臨的萬物互融時代，數智人將成為連線人與虛擬世界的重要服務單位，小布助手也將帶領使用者穿梭於數字世界；不遠的未來，數字世界會迎來全新演變，讓我們期待小布助手接下來的表現。

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