21/25多模態策略交互場景識別第一部分多模態數據交互交互場景分類 2第二部分交互場景特征提取與表示方法 4第三部分交互場景識別模型構建與訓練 7第四部分交互場景識別算法性能評價 10第五部分多模態交互場景識別應用領域 14第六部分交互場景識別技術面臨挑戰 17第七部分交互場景識別技術發展趨勢 19第八部分交互場景識別標準與規范 21

第一部分多模態數據交互交互場景分類關鍵詞關鍵要點【多模態數據交互場景分類】

【文本-文本】

1.文本內容的匹配與比較，包括文本檢索、文本摘要和文本翻譯等。

2.文本與文本之間的關聯性分析，如文本相似性度量和文本分類等。

3.文本與其他數據類型的關聯性分析，如文本與圖像的匹配和文本與聲音的關聯等。

【圖像-圖像】

多模態數據交互場景分類

多模態數據交互包含多種形式的數據類型和交互方式，需要對其進行分類以制定合理的識別策略。根據數據類型、交互方式和交互目的，可以將多模態數據交互場景歸納為以下幾類：

1.文本-語音交互

*數據類型：文本、語音

*交互方式：文本輸入、語音輸出；語音輸入、文本輸出

*交互目的：信息查詢、指令執行、對話交流

2.文本-圖像交互

*數據類型：文本、圖像

*交互方式：文本輸入、圖像輸出；圖像輸入、文本輸出

*交互目的：圖像搜索、圖像描述、圖像理解

3.文本-視頻交互

*數據類型：文本、視頻

*交互方式：文本輸入、視頻輸出；視頻輸入、文本輸出

*交互目的：視頻搜索、視頻描述、視頻理解

4.語音-圖像交互

*數據類型：語音、圖像

*交互方式：語音輸入、圖像輸出；圖像輸入、語音輸出

*交互目的：圖像描述、圖像理解、物體識別

5.語音-視頻交互

*數據類型：語音、視頻

*交互方式：語音輸入、視頻輸出；視頻輸入、語音輸出

*交互目的：視頻搜索、視頻描述、視頻理解

6.圖像-視頻交互

*數據類型：圖像、視頻

*交互方式：圖像輸入、視頻輸出；視頻輸入、圖像輸出

*交互目的：視頻生成、視頻編輯、視頻分析

7.多模態交互

*數據類型：文本、語音、圖像、視頻等多種數據類型

*交互方式：任意數據類型的輸入和輸出組合

*交互目的：復雜任務處理、自然交互、知識獲取

應用場景示例：

*智能客服：文本輸入+語音輸出，實現客戶咨詢和問題解答。

*圖像搜索：文本輸入+圖像輸出，查找符合描述的圖像。

*視頻理解：視頻輸入+文本輸出，生成視頻描述或摘要。

*物體識別：語音輸入+圖像輸出，識別和描述圖像中的物體。

*視頻生成：圖像或文本輸入+視頻輸出，根據給定的素材生成視頻。

*多模態問答：文本、語音或圖像輸入，輸出文本、語音或圖像形式的答案。

分類原則：

多模態數據交互場景分類需要考慮以下原則：

*數據類型：參與交互的數據類型，包括文本、語音、圖像、視頻等。

*交互方式：數據的輸入和輸出方式，如輸入文本、輸出語音。

*交互目的：交互的目的，如信息查詢、圖像理解、任務執行。

通過綜合考慮這些因素，可以對多模態數據交互場景進行系統分類，為識別策略的制定提供基礎。第二部分交互場景特征提取與表示方法關鍵詞關鍵要點交互場景特征提取

1.模態融合與特征對齊：將不同模態的信息融合并對齊，利用模態之間的互補性增強特征表示的魯棒性和信息量。

2.時序特征建模：交互場景通常具有時間序列特征，提取時序特征可以捕捉場景中的動態變化。

3.注意力機制與顯著性檢測：利用注意力機制關注場景中重要的區域，提升特征提取的效率和有效性。

交互場景表示方法

1.神經網絡架構：采用卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）或變壓器模型，構建多層特征層次，逐層提取場景特征。

2.圖神經網絡：將場景元素表示為圖中的節點，利用圖神經網絡建模元素之間的關系，捕獲場景結構信息。

3.語義嵌入：將場景中的文本或語音信息轉換成語義向量，豐富特征表示的語義信息。交互場景特征提取與表示方法

一、多模態特征融合

多模態策略交互場景識別涉及從各種來源（如視覺、文本、音頻）提取特征。多模態特征融合旨在將來自不同模態的特征有效地融合到一個統一的表示中。常見的融合方法包括：

*早期融合：在特征提取階段融合來自不同模態的特征，形成一個全面的特征向量。

*晚期融合：在決策階段融合來自不同模態的預測，以獲得最終結果。

*漸進融合：逐步融合特征，在不同的處理階段進行部分融合和決策。

二、視覺特征提取

視覺特征捕獲交互場景中視覺信息的描述性屬性。常用的視覺特征提取方法包括：

*卷積神經網絡（CNN）：CNN適用于從圖像中提取層次化特征，通過卷積和池化操作逐層提取視覺表示。

*目標檢測算法：如YOLO、FasterR-CNN等算法可以定位和識別圖像中的對象，提取對象特征。

*光流和運動分析：這些方法專注于捕獲動作和運動，通過跟蹤像素之間的運動模式來提取動態視覺特征。

三、文本特征提取

文本特征提取從自然語言中捕獲語義信息。常用的方法包括：

*詞嵌入：如Word2Vec、GloVe等算法將單詞映射到多維向量空間，嵌入語義和語法信息。

*文檔表示：如TF-IDF、Doc2Vec等方法將文檔表示為簡潔的向量表示，捕獲文檔主題和語義內容。

*語言模型：如BERT、GPT等模型通過自注意力機制捕捉文本中的上下文和語義關系。

四、音頻特征提取

音頻特征捕獲交互場景中聲音信息的聲學屬性。常用的方法包括：

*梅爾頻率倒譜系數（MFCC）：MFCC將音頻信號轉換為一系列系數，表示感知頻率范圍內的聲學特性。

*語音識別算法：如隱藏馬爾可夫模型（HMM）、深度神經網絡（DNN）等算法可識別語音中的音素和單詞，提取語音特征。

*環境聲音分析：這些方法專注于識別和分類環境中的聲音事件，如人群的聲音、交通噪音等。

五、交互特征表示

交互特征表示將來自不同模態的特征融合到一個統一且有意義的表示中。常見的表示方法包括：

*聯合嵌入：將不同模態的特征映射到同一向量空間，形成一個聯合嵌入表示。

*多模態張量：將不同模態的特征組織成三維張量，每個維度表示一個模態。

*圖結構：使用圖結構將不同模態的特征連接起來，表示它們之間的關系和依賴性。第三部分交互場景識別模型構建與訓練關鍵詞關鍵要點主題名稱：多模態特征融合

1.深度神經網絡用于提取圖像和文本中的多模態特征，如卷積神經網絡（CNN）和自然語言處理（NLP）模型。

2.特征融合模塊結合圖像和文本特征，增強場景理解。例如，注意力機制賦予特征權重，突出與交互相關的部分。

3.多模態特征融合提高了模型的魯棒性和泛化能力，使模型能夠識別復雜且多樣的交互場景。

主題名稱：關系建模

交互場景識別模型構建與訓練

一、模型構建

1.特征抽取

交互場景識別模型需要從多模態數據中提取相關特征。常見的特征抽取方法包括：

*文本特征：使用詞嵌入、文本相似性度量等技術從文本數據中提取語義特征。

*視覺特征：使用卷積神經網絡（CNN）等從圖像數據中提取空間和語義特征。

*音頻特征：使用梅爾頻譜圖、MFCC等技術從音頻數據中提取頻譜和節奏特征。

2.特征融合

由于多模態數據中的特征具有異質性，需要將不同模態的特征進行融合以提高模型性能。常用的特征融合方法包括：

*早期融合：在特征抽取階段將不同模態的特征直接拼接或相加。

*晚期融合：在模型預測階段將不同模態的預測結果進行加權平均或其他融合策略。

*多級融合：在多個層次上融合不同模態的特征，充分利用多模態信息。

3.模型結構

交互場景識別模型通常采用多層神經網絡結構，例如：

*多層感知機（MLP）：一個逐層處理特征的簡單神經網絡。

*卷積神經網絡（CNN）：特別適用于處理視覺特征的卷積模型。

*循環神經網絡（RNN）：適合處理序列數據的模型，如對話文本。

*注意機制：一種賦予網絡注意力能力的機制，使模型能夠專注于特定特征。

二、模型訓練

1.數據集

交互場景識別模型的訓練需要一個包含標記交互場景的多模態數據集。數據集應包含各種交互類型、文本、圖像和音頻數據。

2.損失函數

模型訓練的目標是使預測輸出與真實場景標簽之間的損失函數最小化。常見的損失函數包括：

*交叉熵損失：用于分類任務，度量預測概率分布與真實分布之間的差異。

*均方誤差（MSE）：用于回歸任務，度量預測值與真實值之間的平方誤差。

*余弦相似性損失：用于度量向量之間的相似性，適用于圖像或音頻特征。

3.優化算法

優化算法用于更新模型權重以最小化損失函數。常用的優化算法包括：

*梯度下降：一種迭代優化算法，沿損失函數梯度方向更新權重。

*隨機梯度下降（SGD）：一種梯度下降的變體，隨機采樣數據點更新權重。

*帶動量的梯度下降（Adam）：一種高級優化算法，利用動量和自適應學習率更新權重。

4.數據增強

數據增強是一種提高模型魯棒性和泛化的技術，通過對原始數據進行轉換和修改等方式生成新的訓練樣本。常用的數據增強方法包括：

*隨機翻轉和旋轉：圖像數據增強。

*添加噪聲和模糊：圖像和音頻數據增強。

*同義詞替換和文本擾動：文本數據增強。

5.超參數優化

超參數是指模型架構中的可調節參數，如學習率、層數等。超參數優化通過網格搜索或進化算法等方法尋找最佳超參數集，以提高模型性能。

三、模型評估

交互場景識別模型的評估指標包括：

*精度：正確預測數量與總預測數量之比。

*召回率：實際正例中被正確預測的比例。

*F1-score：精度和召回率的加權平均值。

*混淆矩陣：展示模型對不同交互場景的預測結果，直觀地反映模型性能。第四部分交互場景識別算法性能評價關鍵詞關鍵要點多模態交互場景識別算法評估指標

1.精度和召回率：評估算法識別正確交互場景的能力，通常使用精度（正確識別場景數/總場景數）和召回率（識別出的交互場景數/真實交互場景數）來衡量。

2.平均精度：衡量算法對不同交互場景識別準確性的綜合指標，計算為所有場景的精度平均值，權重為每個場景的出現頻率。

3.F1-score：綜合考慮精度和召回率的指標，計算為2/(1/精度+1/召回率)，值域為[0,1]，值越高表示性能越好。

多模態交互場景識別算法復雜度

1.時間復雜度：評估算法處理單個交互場景所需的時間，通常用大O符號表示，例如O(n)，其中n是場景中元素的數量。

2.空間復雜度：評估算法在識別場景過程中所需的內存空間，通常也用大O符號表示，例如O(n^2)。

3.存儲空間：評估算法在識別過程中需要存儲的數據量，通常取決于交互場景的特征維度和算法模型的大小。

交互場景識別數據集

1.場景豐富性：數據集應該包含廣泛的交互場景類型，以確保算法能夠泛化到各種實際情況。

2.數據規模：數據集應該包含足夠大的數據量，以提供算法訓練和評估所需的統計信息。

3.標簽準確性：數據集中的交互場景標簽應準確且無二義性，以避免引入算法偏差。

交互場景識別算法可解釋性

1.內在可解釋性：算法能夠提供對識別決策的洞察，讓人類理解算法如何推理和決策。

2.外在可解釋性：算法提供易于理解的解釋器或可視化工具，幫助用戶理解識別結果背后的原因。

3.可信度：算法解釋的可信度取決于其透明度、一致性和與決策的關聯程度。

交互場景識別算法的魯棒性

1.噪聲魯棒性：算法能夠在噪聲或不完整交互場景數據中保持其性能。

2.對抗魯棒性：算法能夠抵抗對抗性樣本的攻擊，這些樣本旨在誤導算法識別場景。

3.泛化能力：算法能夠將知識從訓練數據泛化到未見過的新交互場景。

交互場景識別算法的趨勢和前沿

1.多模態融合：結合來自不同模態（例如語音、文本、視覺）的信息來增強場景識別能力。

2.圖神經網絡：利用交互場景中元素之間的關系信息進行建模和推理。

3.注意力機制：重點關注場景中與決策相關的關鍵信息，增強算法的效率和可解釋性。交互場景識別算法性能評價

交互場景識別算法的性能評價至關重要，因為它可以幫助研究人員和從業者了解算法的有效性和局限性。以下是一些常用的評價指標：

準確率

準確率是最基本的性能指標，它衡量算法正確識別交互場景的次數。準確率可以通過以下公式計算：

```

準確率=正確識別的交互場景數/總交互場景數

```

召回率

召回率衡量算法識別所有相關交互場景的能力。它可以通過以下公式計算：

```

召回率=正確識別的相關交互場景數/總相關交互場景數

```

精準率

精準率衡量算法識別正確交互場景的能力。它可以通過以下公式計算：

```

精準率=正確識別的交互場景數/被識別為交互場景的總場景數

```

F1-分數

F1-分數是準確率和召回率的加權調和平均值，它考慮到算法在識別正確交互場景和避免錯誤識別的能力。F1-分數可以通過以下公式計算：

```

F1-分數=2*(準確率*召回率)/(準確率+召回率)

```

混淆矩陣

混淆矩陣是一個表格，顯示了算法預測的交互場景與真實交互場景之間的關系。它可以幫助可視化算法的性能并識別算法的錯誤類型。

ROC曲線和AUC

ROC曲線是繪制真陽性率（TPR）與假陽性率（FPR）之間的曲線。AUC（曲線下的面積）是一個匯總指標，它衡量算法區分交互場景和非交互場景的能力。AUC的值在0到1之間，1表示算法完美，0表示算法隨機猜測。

Kappa系數

Kappa系數是一個統計指標，它衡量算法的性能與隨機猜測的性能之間的差異。Kappa系數的值在-1到1之間，0表示隨機猜測，1表示完美一致。

其他指標

除了上述指標之外，研究人員還提出了其他指標來評估交互場景識別算法的性能，例如：

*語義相似度：它衡量算法預測的交互場景與真實交互場景之間的語義相似度。

*覆蓋率：它衡量算法覆蓋所有相關交互場景的能力。

*效率：它衡量算法執行交互場景識別的速度。

評價數據集

交互場景識別算法的性能評估需要使用高質量的評價數據集。評價數據集應該包含多樣化的交互場景，并準確標注這些場景。常用的評價數據集包括：

*CMUMOSEI：它是一個多模態數據集，包含文本、音頻和視頻數據，其中文本數據被標記為交互場景。

*IEMOCAP：它是一個情感數據集，包含語音和視頻數據，其中語音數據被標記為交互場景。

*MSCOCOCaptions：它是一個圖像字幕數據集，其中一些字幕包含關于交互場景的信息。

基線方法

為了評估交互場景識別算法的性能，研究人員通常會將算法與基線方法進行比較。基線方法是簡單的算法，其性能可以作為交互場景識別任務的基準。常用的基線方法包括：

*隨機猜測：該方法隨機預測交互場景。

*多數類：該方法始終預測最常見的交互場景。

*特征工程方法：該方法使用手動設計的特征來訓練傳統機器學習模型。

通過將交互場景識別算法與基線方法進行比較，研究人員可以了解算法的優勢和劣勢，并為進一步改進算法提供指導。第五部分多模態交互場景識別應用領域關鍵詞關鍵要點主題名稱：醫療保健

1.通過多模態交互，患者可以獲得個性化的治療方案和遠程醫療咨詢，從而提高醫療保健的可及性。

2.基于語音和視覺信息的自動病歷摘要和診斷輔助，可以減輕醫生的負擔，提高診斷的準確性。

3.利用可穿戴設備和智能家居技術，對患者的健康狀況進行實時監測，實現早發現、早干預和預防性保健。

主題名稱：教育

多模態交互場景識別應用領域

多模態交互場景識別是一種利用不同模態的數據（如視覺、語音、文本和觸覺）來識別和理解人類交互場景的技術。隨著多模態傳感器、深度學習算法和邊緣計算技術的發展，多模態交互場景識別在各個領域都有著廣泛的應用前景。

人機交互

*智能家居：識別用戶與智能家居設備（如燈、電器和門鎖）之間的交互，實現個性化的環境控制和自動化。

*智能汽車：識別駕駛員與車輛控制系統（如方向盤、踏板和儀表盤）之間的交互，增強行車安全性、便利性和舒適性。

*虛擬現實和增強現實：識別用戶與虛擬或增強現實環境中的對象和元素之間的交互，提供沉浸式和交互式的體驗。

健康醫療

*遠程醫療：識別患者和醫務人員之間的交互，輔助遠程診斷、治療和監測。

*康復訓練：識別患者與康復設備之間的交互，提供個性化的訓練計劃和評估進展。

*心理健康：識別心理健康狀況中的交互模式，輔助診斷和治療。

教育

*個性化學習：識別學生與學習材料之間的交互，提供適應性強的學習體驗和反饋。

*協作學習：識別學生在小組項目和討論中的交互，促進協作和知識共享。

*遠程教育：識別教師和遠程學生之間的交互，提高在線學習的參與度和有效性。

零售和服務

*客戶體驗：識別客戶與銷售人員、客服代表和門店展品的交互，改善客戶體驗和滿意度。

*個性化推薦：識別客戶與產品的交互，提供個性化的產品推薦和促銷。

*庫存管理：識別員工與庫存管理系統的交互，優化庫存控制和減少浪費。

安全保障

*人員跟蹤：識別人員在公共場所或受限區域內的移動和交互，提高安全性和執法效率。

*入侵檢測：識別可疑行為和異常交互，提高安全性和保護資產。

*反欺詐：識別金融交易中的可疑交互，防止欺詐和洗錢。

其他應用領域

*社交媒體分析：識別社交媒體用戶之間的交互，了解社交媒體趨勢和影響力。

*情感識別：識別交互中的情緒和情感，增強客戶服務和情感分析的準確性。

*市場研究：識別消費者與產品和服務的交互，了解消費者行為和市場趨勢。

隨著多模態交互場景識別技術的發展，其應用領域還在不斷拓展，有望為各個行業帶來革命性的變革，提升效率、增強體驗和改善安全。第六部分交互場景識別技術面臨挑戰關鍵詞關鍵要點復雜互動行為建模

1.不同模態的交互行為呈現出復雜性和多樣性，難以通過傳統建模方法準確捕捉。

2.多主體間的時空關系、意圖識別和行為預測需要更高級別的建模算法和機制。

3.考慮交互場景中存在的上下文信息，如環境、對象和目標等，對復雜互動行為建模至關重要。

跨模態語義理解

1.多模態信息通常包含互補和冗余的信息，跨模態語義理解要求深入挖掘不同模態之間的相關性。

2.跨模態語義對齊是理解交互場景的關鍵，需要解決異構表示空間和跨模態信息融合的挑戰。

3.構建跨模態知識庫或詞典，促進不同模態之間的語義關聯和理解，具有重要意義。交互場景識別技術面臨的挑戰

交互場景識別是基于多模態數據識別和理解人類與環境交互的復雜過程。雖然該技術在近年來取得了顯著進展，但仍面臨著以下挑戰：

1.多模態數據融合：

交互場景涉及多種模態數據，包括視頻、音頻、文本和傳感器數據。融合這些多源信息以獲得全面的交互理解是一個復雜的過程。數據異構性、時間不一致性和數據完整性是需要解決的關鍵問題。

2.場景復雜性：

人類交互場景可能極其復雜，涉及多個參與者、物體和事件。識別和追蹤場景中的目標，理解它們之間的關系，以及推理交互類型需要強大的算法和計算能力。此外，場景通常是動態的，需要實時分析和適應能力。

3.環境感知：

準確識別交互場景依賴于對環境的全面感知。環境因素，如空間布局、照明和背景噪音，會影響數據采集和交互理解。技術需要能夠適應不同的環境，并從背景信息中提取有意義的特征。

4.缺乏標準化數據集：

交互場景識別缺乏大規模、多樣化且注釋良好的數據集。這阻礙了模型開發和評估，并限制了技術在現實世界應用中的泛化能力。需要建立全面的數據集，以涵蓋各種交互場景和環境。

5.模型泛化：

訓練交互場景識別模型依賴于特定數據集。然而，模型通常難以泛化到新場景和環境。這需要探索無監督學習、遷移學習和自適應技術，以提高模型的魯棒性和泛化能力。

6.計算成本：

處理多模態數據和訓練復雜的交互場景識別模型需要大量的計算資源。優化算法和探索分布式計算架構對于實現可擴展和高效的解決方案至關重要。

7.隱私和倫理問題：

交互場景識別涉及收集和分析個人數據。保護用戶隱私并確保技術負責任地使用至關重要。需要制定透明的隱私政策和倫理準則，以建立信任和促進技術的接受。

8.實時性和一致性：

交互場景識別通常需要在接近實時或實時環境中進行。技術需要能夠快速且可靠地識別和理解交互，以支持及時的決策和響應。此外，識別結果應保持一致，無論交互場景的復雜性和背景因素如何。

9.跨模態解釋性：

為了增強交互場景識別的可信度和可接受性，至關重要的是提供跨模態解釋。技術需要能夠解釋模型決策，說明為什么交互被識別為特定類型，以及不同模態數據如何為理解做出貢獻。

10.可擴展性和部署：

交互場景識別技術需要易于部署和擴展到現實世界應用中。技術需要輕量化、健壯且可與現有系統集成。此外，需要提供有效的部署策略，以確保平穩實施和持續維護。第七部分交互場景識別技術發展趨勢關鍵詞關鍵要點【自監督學習和ContrastiveLoss】

1.自監督學習通過利用數據中的隱含結構來訓練模型，無需人工標注，有效降低了數據標注成本。

2.對比損失函數通過比較正負樣本之間的相似性和差異性，提高交互場景識別模型的魯棒性。

【圖注意力機制和Transformer】

交互場景識別技術發展趨勢

1.多模態融合

交互場景識別技術的未來發展將朝著多模態融合的方向發展。通過融合視覺、語音、文本等多模態信息，識別系統可以更加全面準確地理解場景內容，提升識別精度。

2.遷移學習和元學習

遷移學習和元學習技術的應用將有助于交互場景識別技術的快速發展。遷移學習可以利用現有預訓練模型，在小樣本數據或新領域下快速訓練場景識別模型。元學習則可以通過學習學習任務的通用知識，提升模型的泛化能力和適應性。

3.高階語義理解

交互場景識別技術將從簡單的場景元素識別轉向對場景的高階語義理解。通過引入自然語言處理（NLP）和知識圖譜技術，識別系統可以從場景中提取更深入的語義信息，例如對象之間的關系、活動目標和事件背景。

4.實時處理

交互場景識別的實時處理能力將成為未來發展的關鍵。通過優化算法和硬件平臺，識別系統可以實現對場景的實時分析和理解，為實時決策提供支持。

5.隱私保護

交互場景識別技術的快速發展也帶來了隱私保護的挑戰。未來，識別系統將更加注重隱私保護，通過采用差分隱私、聯合學習等技術，在確保識別準確性的同時保護用戶隱私。

6.應用領域擴展

交互場景識別技術將在越來越廣泛的領域得到應用，包括智能安防、人機交互、自動駕駛、醫療診斷和輔助生活等。通過對場景的準確理解，識別系統可以為這些領域的應用提供智能化支持。

7.數據驅動

交互場景識別技術的發展高度依賴于數據。未來，大規模多模態數據集的收集、標注和管理將成為關鍵。通過高質量的數據，識別模型可以學習豐富的場景知識，提升識別精度。

8.算法創新

交互場景識別算法的創新將持續推動技術的發展。深度學習、Transformer、圖神經網絡等算法的進步將為場景識別提供新的思路和解決方案。

9.交互式場景識別

交互式場景識別技術將成為未來發展的方向之一。通過允許用戶與識別系統進行交互，系統可以不斷學習和完善，實現更加個性化和準確的場景識別。

10.邊緣計算

隨著物聯網（IoT）設備的普及，邊緣計算技術將成為交互場景識別技術的重要支撐。通過在邊緣設備上部署識別模型，可以降低通信成本，實現快速響應和本地化處理。第八部分交互場景識別標準與規范交互場景識別標準與規范

簡介

交互場景識別標準和規范旨在提供一致的指南，以識別和分類多模態策略中的交互場景。這些標準和規范確保不同系統和工具在處理和分析交互場景時具有互操作性和可比性。

標準

場景定義：

*交互場景是由一組相關的用戶操作和系統響應定義的有意義的活動。

*場景應基于清晰界定的觸發條件和結束條件。

*場景應具體且可識別，避免模糊和重疊。

場景分類：

*場景應根據其目的、參與者和交互類型進行分類。

*常用的分類方法包括：

*目的：信息獲取、任務執行、交互式對話

*參與者：人類-系統、人類-人類、系統-系統

*交互類型：語音、文本、手勢、視覺

場景元數據：

*場景應包含元數據，包括：

*唯一標識符

*場景名稱和描述

*觸發條件和結束條件

*參與者和交互類型

*相關的策略

規范

場景標記：

*場景應使用標準標記方案進行標記，以促進識別和處理。

*標記方案應