在人机交互和人机交互（HRI）上下文中的交流由口头（基于语音）和非口头（面部表情，眼睛注视，手势，身体姿势等）组成。口头部分包含语义和情感信息;因此，到目前为止，HRI在手势组件上的工作主要集中在基于规则（将单词映射到手势）和数据驱动（深度学习）方法上，以基于语义或情感状态生成语音配对手势。因此，大多数手势系统仅限于产生基于语义的链接或基于情感的手势。本文介绍了一种基于理论驱动的方法来实现人机交互的方法，该方法使用语义和情感信息来生成语音配对的机器人手势。我们的模型将输入文本和情感分析作为输入，



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