Un team europeo di ricercatori, tra cui l'Universidad Politécnica de Madrid, ha sviluppato un toolbox open-source per valutare le emozioni nei testi, audio e video.

MixedEmotions Toolkit è un insieme di strumenti open source che analizza le emozioni. Questa cassetta degli attrezzi è il risultato del progetto di ricerca MixedEmotions. Lo scopo di questo progetto è il riconoscimento automatico delle emozioni attraverso il testo, elaborazione audio e video.

Le nostre azioni sono influenzate sia dal nostro umore che dal modo in cui percepiamo gli altri. C'è una crescente domanda di analisi automatica delle emozioni in diversi campi. Le possibili applicazioni sono ampie, compresi i call center, ambienti intelligenti, analisi della reputazione del marchio e tecnologia assistiva.

Primo, gli strumenti di analisi possono essere molto complessi. Il rilevamento delle emozioni può richiedere età, genere o riconoscimento facciale. Secondo, l'analisi richiede anche conoscenze pregresse e risorse linguistiche non sempre pubbliche, e terzo, questi strumenti sono generalmente progettati in una lingua, generalmente in inglese.

Adattare questi strumenti ad altre lingue è un compito arduo che richiede risorse specifiche su ciascuna lingua. La combinazione di questi problemi riduce la gamma di strumenti liberamente disponibili.

L'obiettivo di MixedEmotions era quello di aumentare il numero di questi strumenti. Gli strumenti sviluppati sono adattati a varie lingue europee al fine di riconoscere la prospettiva multiculturale e multilingue della tecnologia attuale.

Per mostrare l'utilità di questi strumenti, i ricercatori li hanno testati nel contesto di tre casi d'uso concreti:un'applicazione smart TV che fornisce consigli guidati dalle emozioni, un sistema di monitoraggio del call center che valuta l'umore e la reazione dei clienti in ogni chiamata, e un sistema di reputazione del marchio online per le aziende che studiano le opinioni e le risposte dei clienti.

L'Intelligent System Group (GSI) di UPM ha contribuito al progetto. Primo, hanno guidato la modellazione dei dati collegati per i servizi e il vocabolario semantico. Di conseguenza, tutti gli strumenti del progetto utilizzano questo tipo di vocabolario basato sui principi dei linked data.

Ciò facilita l'interoperabilità, poiché le analisi in varie modalità sono condotte utilizzando tecniche di fusione. Fernando Sanchez, dice un ricercatore del GSI, "Data la rilevanza di questo problema, abbiamo sviluppato un gruppo di comunità sul consorzio World Wide Web (W3C), una comunità internazionale focalizzata sullo sviluppo di standard per garantire la crescita del Web a lungo termine, per discutere questa modellazione semantica e trasferire i risultati."

Secondo, il gruppo GSI ha sviluppato Senpy, un pacchetto software per lo sviluppo e la pubblicazione di servizi e strumenti di analisi delle emozioni, principalmente focalizzato sull'elaborazione del testo. Finalmente, il gruppo ha migliorato l'analisi delle emozioni attraverso il contesto sociale, questo è, ulteriori informazioni sull'utente, il contenuto e le diverse relazioni nei social network.