Какие нейролингвистические модели используются для распознавания эмоций в человеческом общении?

Для распознавания эмоций в человеческом общении используются различные нейролингвистические модели, в том числе:

• Дискретные модели. repo.ssau.ru Состоят из фиксированного набора базовых эмоций. repo.ssau.ru Например, популярны модели, включающие 6 базовых эмоций человека (гнев, радость, удивление, отвращение, горе и страх), «нейтральную» категорию и категорию «другое». repo.ssau.ru
• Многомерные модели. repo.ssau.ru Например, модель Дж. Рассела. repo.ssau.ru В ней вводятся две оси: первая отвечает за знак эмоции (от негативной к положительной), а вторая — за интенсивность эмоции (от низкой к высокой). repo.ssau.ru
• Свёрточные нейронные сети (CNN). trends.rbc.ru scm.etu.ru Анализируют изображения и видео, распознают паттерны в выражениях лиц, которые соответствуют определённым эмоциям (например, улыбку и нахмуривание). trends.rbc.ru
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их разновидности. trends.rbc.ru Применяются для анализа временных последовательностей данных (например, аудиозаписей), чтобы выявить изменения в тоне и тембре голоса. trends.rbc.ru
• Языковые модели, например, GPT. trends.rbc.ru Помогают определить эмоциональную окраску текста, основываясь на контексте и последовательности слов. trends.rbc.ru
• Модель HuBERT. scm.etu.ru Построена на архитектуре «Трансформер», специально разработана для таких задач, как распознавание эмоций в речи. scm.etu.ru Она однозначно определяет дискретные элементы в речи, что позволяет глубже понять эмоциональные сигналы. scm.etu.ru