Ученые Сибирского федерального университета (СФУ) разработали программу, которая может не только гибко оценивать характер тех или иных материалов, но и генерирует тексты с нужным настроением для образования и других сфер.
Во время работы авторы проанализировали, каким образом отдельные слова и целые тексты рождают у читателя эмоции, и на основе полученных данных разработали гибкую компьютерную систему классификации текстов по характеру эмоциональной окраски.
Эмоциональные вычисления востребованы в робототехнике, цифровой медицине, транспорте, 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.
Анастасия Колмогорова, руководитель исследования, заведующая кафедрой романских языков и прикладной лингвистики СФУ
Для того, чтобы обучить алгоритм, авторы использовали 15 тыс. постов из трех групп сети «ВКонтакте», распределенных по восьми эмоциям. В ходе исследования 2 тыс. участников исследования было предъявлено 4 тыс. случайно отобранных текстов для оценки с помощью специального интерфейса.
Авторы продолжают работу над алгоритмом и планируют сделать из него многофункциональное коммерческое приложение. Аффективные или эмоциональные вычисления позволят искусственному интеллекту распознавать человеческие эмоции и настраивать работу высокотехнологичных систем в соответствии с состоянием людей.
Читать далее
Туманности, кометы и звездные ясли: показываем лучшие астрофотографии года
Изменения орбиты Земли способствовали возникновению сложной жизни на планете
Данные со спутников-шпионов помогли выяснить причину таяния ледников в Азии