В фильме «Терминатор 2» юный Джон Коннор обучал Терминатора, в исполнении Арнольда Шварценеггера, проявлению базовой человеческой эмоции – улыбке. В наше время нейросети уже активно обучаются распознавать эмоции, как на человеческом лице, так и в письменном тексте. Ученые из Сибирского федерального университета (СФУ) пошли дальше и научили машину не только видеть эмоции, но и определять их силу. Лингвисты Института филологии и языковой коммуникации СФУ разработали алгоритм, благодаря которому машина распознает сразу и окраску текста, и степень проявления конкретных эмоций в нем. В память программы были загружены тексты с ярко выраженными базовыми эмоциями (страх, гнев, печаль, отвращение, радость и т.д.). На основе этих текстов был составлен список из характерных слов-маркеров, в той или иной степени привязанных к конкретной эмоции. «Подобная технология имеет высокий прикладной потенциал», — отмечают ученые. Ранжированным классификатором могут пользоваться маркетинговые агентства, политические партии, промышленные компании. В данный момент лингвисты из СФУ проводят исследования на тему вычисления манипулятивных конструкций в тексте. Если машину научить вычислять манипуляцию в тексте, то такую программу можно будет применить к лингвистической экспертизе текстовой информации. Экспертное мнение «Действительно, такая технология возможна, и она, скорее всего, будет востребована маркетологами для анализа отношения к бренду или политическими структурами, чтобы, например, определить популярность кандидата. Я знаю, что это не первое исследование на подобную тему у данной группы ученых. Более того, технология ранжирования эмоций уже довольно хорошо обкатана на больших массивах англоязычного текста и успешно применяется за рубежом. Она довольно эффективна, если не пытаться специально запутать программу перемешанным текстом».
Источник:
