Некоторые особенности работы алгоритмов распознавания эмоций в современных компьютерных системах:

• Использование многомодальных данных. 1 Чтобы повысить точность распознавания, алгоритмы работают с несколькими типами источников: объединяются данные о лице, интонациях, а также текст, если пользователь параллельно пишет сообщения. 1 Такой комплексный подход называется многомодальным. 1
• Анализ эмоций в текстовых сообщениях. 1 В таких алгоритмах уделяется внимание не только отдельным словам, но и синтаксису, специфике сочетаний, знакам препинания. 1 В отдельных случаях важен учёт смайлов и эмодзи, ведь люди часто выражают эмоции именно через символы. 1
• Обучение на больших наборах данных. 3 Нейронные сети обучаются на больших наборах данных, содержащих информацию о различных эмоциях. 3 В процессе обучения сеть анализирует большой объём размеченных данных, где каждое наблюдение информирует о конкретной эмоции, выражаемой в данных. 3
• Способность обучаться и улучшаться. 3 Нейронная сеть способна адаптироваться к новым данным и ситуациям, позволяя системе повышать свою точность и эффективность с каждым новым обучающим примером. 3

Однако у систем распознавания эмоций есть и недостатки: низкая точность в условиях изменяющегося освещения, ракурсов или фонового шума, высокие вычислительные затраты современных алгоритмов, необходимость больших объёмов данных для обучения. 4