Исследователи традиционно использовали анализ тональности для оценки текстов: этот метод позволяет делить их на положительные, отрицательные и нейтральные.
Хотя такой подход интуитивно понятен, он имеет серьёзные ограничения, поскольку эмоции человека более многогранны.
Так, например, гнев и разочарование относятся к негативным эмоциям, но вызывают разные реакции — особенно в бизнесе, где разъярённый клиент может оказать более сильное воздействие, чем просто
Чтобы преодолеть эти ограничения, была разработана модель искусственного интеллекта, способная распознавать конкретные эмоции — радость, гнев, грусть и отвращение — в сообщениях.
Согласно результатам исследования, эмоции, выраженные в социальных сетях, могут отражать общее отношение к конкретным некоммерческим организациям, что напрямую влияет на уровень пожертвований.
Используемая модель, основанная на трансферном обучении с помощью трансформеров, предварительно обучалась на огромных массивах данных в Google.
Модель прошла дообучение на наборе из более чем 3,6 млн предложений, в которых были зафиксированы самооценки эмоций, а также на дополнительных 60 000 предложениях.
Такой комплексный подход позволил модели улавливать более широкий спектр эмоций. Так, например, при анализе поста с текстом "Начинать утро в школе — это самое лучшее!" модель распознает радость как доминирующую эмоцию.
В случае новости о потере близких эмоцией будет грусть. В итоге модель достигла точности в 84% при распознавании эмоций в тексте — результат. Эти данные имеют большое значение для сфер маркетинга, здравоохранения и образования.
Возможность распознавать эмоции в сети помогает организациям и компаниям более эффективно реагировать на потребности и ожидания людей, ориентируясь на их эмоциональные реакции.
Например, использование грусти в рекламных сообщениях повышает вероятность пожертвований, а гнев стимулирует действия против.
Интеграция эмоций с другими источниками данных, такими как мимика и голос, станет следующим прорывом, позволив ИИ не только "читать" написанное, но и понимать, что чувствует пользователь.
Однако это влечёт за собой серьёзные этические вопросы: если ИИ сможет считывать наши эмоции, как обеспечить конфиденциальность и предотвратить злоупотребления?
Ответы на эти вопросы особенно важны на фоне стремительного развития технологий.