2021-07-21 06:26:00 |
/ |
РИА "Сибирь" |
/ |
Красноярск |
|
Красноярские ученые создали программу для распознавания эмоций в тексте
Ученые Сибирского федерального университета разработали программу для распознавания эмоциональной окраски текстов. По словам авторов, их разработка может не только гибко оценивать характер тех или иных материалов, но и способна генерировать тексты с тем или иным настроением для образования и других сфер. Результаты опубликованы в журнале Biosemiotics, сообщает РИА "Новости".
Аффективные (или эмоциональные) вычисления - научное направление, занятое формализацией и логическим анализом психоэмоциональных процессов, объяснили ученые СФУ. Исследования в этой области позволяют обучать искусственный интеллект распознаванию человеческих эмоций и настраивать работу различных высокотехнологичных систем в соответствии с состоянием человека.
В ходе серии экспериментов специалисты СФУ проанализировали, каким образом отдельные слова и целые тексты "запускают" те или иные переживания у читателя, и на основе полученных данных разработали гибкую компьютерную систему классификации текстов по характеру эмоциональной окраски.
"Эмоциональные вычисления востребованы в робототехнике, цифровой медицине, транспорте, в игровой индустрии и образовании. Наша система позволяет не только определить эмоциональную окраску текста по множеству признаков, но и помогает генерировать материалы с заданным настроением. Нам уже удалось применить ее для обучения иностранных студентов русскому языку: оказалось, что радостные тексты дают заметно меньший обучающий эффект, чем грустные", - сообщила руководитель исследования, заведующая кафедрой романских языков и прикладной лингвистики СФУ Анастасия Колмогорова.
Для эксперимента ученые СФУ использовали 15 тысяч постов из трех групп сети “ВКонтакте”, распределенные по восьми эмоциям. В ходе исследования двум тысячам участников эксперимента было предъявлено четыре тысячи случайно отобранных текстов для оценки с помощью специального интерфейса.
Выразить эмоцию, обнаруженную в тексте, можно было, передвигая ползунки на четырех шкалах, объяснили ученые. Срединная точка была "нулем", а края шкал обозначали противоположные чувства. В итоге исследователи получили "эмоциональный вес" каждого текста в виде определенного числового значения.
Кроме того, специалисты СФУ попросили 178 информантов перед оценкой текстов заполнить анкету, применяемую для определения склонности к эмпатии, то есть к сопереживанию состояниям другого человека.
"Оказалось, что информанты с высоким индивидуальным уровнем эмпатии склонны давать более радикальные оценки - например, они чаще ставят ползунок на крайние точки шкал, в то время как люди со средним и низким уровнем эмпатии склонны давать более взвешенные оценки эмоциям в тексте", - отметила Анастасия Колмогорова.
Как объяснили ученые, их интересовало то, каким образом эмпатичность - ндивидуальная биологическая функция, обусловленная работой зеркальных нейронов мозга, может влиять на интерпретацию слов как "спусковых крючков" эмоций.
"Для нашего исследования важно, как сознание работает с особым типом знаков - эмонами. Они активизируют связь между представлением о некоторой ситуации и эмоцией. Доступ к слову как эмону определяется уровнем эмпатии. Если у человека низкий уровень эмпатии, во фразе "девочка заплакала" он концентрируется на действии "заплакать", которое просто обозначает эмоцию девочки. Человек же с высоким уровнем эмпатии интерпретирует фразу как эмон - то есть переживает то же состояние, что и девочка", - рассказала Колмогорова.
По мнению ученых СФУ, основная функция эмпатии - навязывать именно эмоническую модель обработки знаков в ситуациях, когда у человека есть выбор, как отнестись к тому или иному сообщению.
Специалисты университета заканчивают разработку классификатора, который намерены реализовать в качестве многофункционального коммерческого приложения. Также научный коллектив планирует изучить влияние на восприятие эмоциональности текста таких факторов, как возраст, гендер и профессия.
Источник: https://scientificrussia.ru/
Cмотрите также: Наука Красноярский край
|