ученые Сибирского федерального университета (СФУ) 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 нужным настроением для образования и других сфер. Результаты опубликованы в журнале Biosemiotics.

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 — индивидуальная 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.