7.4.3　情感模型

情绪识别领域通常使用离散的情感模型和多维的情感模型来有效地对情感进行度量。离散情感模型使用诸如快乐、恐惧、愤怒、悲伤等标签来表示独立的情感。其特点是简单直观，但表示的情感范围有限，同时由于情感类别之间存有相似性，其很难进行表达及度量。为了解决上述问题，研究者建立了多维的情感模型，利用多个维度的连续数值来描述情感的状态。Ortory等人提出的OCC（Ortory-Clore-Collins）模型［53］、Mehrabian和Russell提出的PAD模型［54］是目前使用最广泛的模型。其中，PAD模型可以连续地描述情感，本节采用的是PAD模型。

PAD模型开发于1974年，用于评估个人对环境感知和体验的心理反应。人的情绪状态可以从三个基本维度来感知：愉悦、兴奋和支配。愉悦维也称为效价（Valence）维，是对人的愉悦程度的度量，从一个极端（苦恼）到另一个极端（狂喜）；兴奋维也称为激活（Activation）维，是对生理活动和心理警觉水平的度量，如睡眠、厌倦等为低兴奋，清醒、紧张等为高兴奋；支配维也称为注意（Attention）维或能量（Power）维，是指影响周围环境及他人或反过来受其影响的一种感受，高的支配度是一种有力、主宰感，而低的支配度是一种退缩、软弱感。

维度情感模型主要优势如下：

（1）维度情感模型相比于离散情感模型具有更强的表示能力，尤其是在处理自然的数据时优势更加明显，此时情感状态的范围非常广泛，很难用有限的几种情感类型描述。(https://www.daowen.com)

（2）运用维度情感模型可以对情感的发展变化过程进行跟踪。

（3）运用维度情感模型可以对情感的相似性和差异性进行度量。

（4）心理学研究表明，人类的决策、推理、记忆、注意等认知都与PAD模型中的三个维度存在密切关系。例如，Lang等研究表明愉悦维度决定了欲求动机系统和防御动机系统哪个被情感刺激激活，而兴奋维度决定了每个动机系统被激活的程度。

由此可见，在人机互动中，运用维度情感模型比运用离散情感模型更有利于机器充分理解人的情感并作出合适的反应。