此前的聊天机器人系统在对话质量上多关注语法性、多样性以及话题相关性等方面，但较少探索如何表达情绪。本次研究主要作者之一、清华大学计算机系副教授黄民烈告诉新华社记者，新开发的情绪化聊天系统可表达出快乐、伤感、愤怒、厌烦、好感五种情绪。相关论文已提交到美国康奈尔大学的论文预印本网站arXiv上。

　　比如，当用户键入“比情人节更庸俗的事就是，对情人节的接待规格提出要求”后，机器人表达快乐情绪时会回答：“情人节快乐！”；而表达生气情绪时则回答：“这是赤裸裸的炫耀啊！”

　　黄民烈介绍，这套系统名为“情绪聊天机器”（简称ECM），它可根据用户输入以及指定情绪模式，分类输出相应回复语句。它使用了深度学习技术，既用于根据用户的输入检测情绪类别（喜怒哀乐），也用于情绪化文字内容的语言生成。

　　社交媒体的海量发帖成为ECM的学习库。研究团队编写了“情绪归类”算法，用于辨别从微博等社交媒体网站上抓取的几万条发帖的情绪。大量的发帖与互动数据经过情绪归类后，供聊天机器人学习如何回答问题及表达情绪。

　　“ECM目前还停留在文字输入、文字输出阶段，并没有考虑语音语调、面部表情等方式表达的情绪和情感，所以是很初步的一个探索。目前也还没有和硬件实体相结合。”黄民烈说。

　　他说，近些年来深度学习的兴起推动了机器翻译、情感分析、人机对话等自然语言处理任务的发展，但还有很多技术难点有待突破。比如，如何综合语音语调、表情、肢体语言等各种情境分析用户情绪；如何生成符合情境的语言，不仅仅在内容、逻辑、通顺性等方面，还需要在情绪表达上合适，“这些距离实用还有很远的距离”。

　　黄民烈认为，未来情绪化聊天系统可以应用于服务机器人，比如情感陪护、心理咨询等。

　　美国南加州大学人工智能解决社会问题中心共同主任米林德·坦贝教授针对该研究评论说，从“让人工智能为社会谋福利”的研究角度来看，能跟人类有情绪共鸣的聊天机器人将是非常有用的工具，如用于将重要健康信息传播给对此非常关心的人。

　　“能完全理解我们情感的机器似乎还相当遥远，但这一领域的研究正在快速推进。理解人类情感领域的快速发展可能会带给我们惊喜。”他说。