분류 구성 요소 ( 410 ) 는 사용 자 응답 을 평가 하 고 , 상기 사용 자 응답 을 적용 가능 한 메트 릭 에 따라 분류 한다 . 예 를 들 어 , 경쟁 적 복싱 비디오 게임 에서 , 지식 엔진 ( 220 ) 은 이벤트 ( 가령 , 경쟁 아바타 로부터 얼굴 을 강타 하 는 잽 ) 에 응답 하 여 사용자 에 의해 취해진 동작 을 능동 적 으로 모니터링 할 것 이 며 , 상호 대화 환경 ( 224 ) 에서 의 유사 한 이벤트 에 대한 사용자 의 응답 을 지속 적 으로 분석 할 것 이 다 . 통계 적 기법 에 따라 서로 다른 모니터링 되 는 이벤트 에 대한 사용자 응답 의 총체 적 세트 는 상관 되 고 , 분류 되 어 , 특정 이벤트 에 대한 응답 의 타이밍 과 , 특정 이벤트 에 대한 응답 타입 과 , 상호 대화 환경 ( 224 ) 에서 의 동일 하 거나 유사 한 이벤트 가 존재 할 때 유사 한 응답 이 발생 한 빈도 가 식별 될 수 있 다 . 이 들 분류 된 응답 은 , 이벤트 와 응답 간 의 검색 가능 한 연관 성 에 추가 로 , 지식 엔진 ( 220 ) 을 위한 독립 적 으로 검색 가능 한 데이터 셋 ( dataset ) 을 제공 한다 . 덧붙이 자면 , 분류 구성 요소 ( 410 ) 에 의해 이벤트 에 대한 사용자 응답 의 속성 은 평가 되 어 , 각각 의 응답 과 연관 된 감정 메 트릭 이 추론 될 수 있 을 것 이 다 . 따라서 구성 요소 ( 410 ) 에 의해 , 지식 엔진 ( 220 ) 은 동작 엔진 ( 222 ) 으로 의 요청 을 발행 할 수 있 으며 , 상기 동작 엔진 ( 222 ) 에 의해 , 자율 모드 에서 동작 하 는 아바타 의 동작 은 , 특정 모니터링 되 는 이벤트 에 대한 등록 된 사용자 의 응답 의 감정 적 특성 을 모방 할 수 있 다 . 사용자 응답 의 타이밍 성과 는 분류 구성 요소 ( 410 ) 에 의해 “ 성과 메트 릭 ” 으로서 분류 되 며 , 특정 이벤트 에 대한 응답 의 타입 은 , 구성 요소 ( 410 ) 에 의해 , “ 결정 메트 릭 ” 으로서 분류 된다 .