Uma equipe europeia de pesquisadores, incluindo Universidad Politécnica de Madrid, desenvolveu uma caixa de ferramentas de código aberto para avaliar emoções em textos, áudios e vídeos.

MixedEmotions Toolkit é um conjunto de ferramentas de código aberto que analisa emoções. Esta caixa de ferramentas é o resultado do projeto de pesquisa MixedEmotions. O objetivo deste projeto é o reconhecimento automático de emoções através do texto, processamento de áudio e vídeo.

Nossas ações são afetadas por nosso humor e pela maneira como percebemos os outros. Há uma demanda crescente por análises automáticas de emoções em diferentes campos. As aplicações possíveis são amplas, incluindo call centers, ambientes inteligentes, análise de reputação de marca e tecnologia assistiva.

Primeiro, ferramentas de análise podem ser altamente complexas. A detecção de emoções pode exigir idade, gênero ou reconhecimento facial. Segundo, a análise também requer conhecimento prévio e recursos linguísticos que nem sempre são públicos, e terceiro, essas ferramentas geralmente são projetadas em um idioma, geralmente em inglês.

Adaptar essas ferramentas para outros idiomas é uma tarefa árdua que requer recursos específicos em cada idioma. A combinação desses problemas reduz a gama de ferramentas disponíveis gratuitamente.

O objetivo do MixedEmotions era aumentar o número dessas ferramentas. As ferramentas desenvolvidas são adaptadas a várias línguas europeias, a fim de reconhecer a perspectiva multicultural e multilíngue da tecnologia atual.

Para mostrar a utilidade dessas ferramentas, os pesquisadores os testaram no contexto de três casos de uso concretos:um aplicativo de TV inteligente que fornece recomendações baseadas em emoções, um sistema de monitoramento de call center que avalia o humor e a reação dos clientes em cada ligação, e um sistema de reputação de marca online para empresas que estudam as opiniões e respostas dos clientes.

O Intelligent System Group (GSI) da UPM contribuiu com o projeto. Primeiro, eles lideraram a modelagem de dados vinculados para serviços e vocabulário semântico. Como resultado, todas as ferramentas do projeto usam esse tipo de vocabulário com base nos princípios de dados vinculados.

Isso facilita a interoperabilidade, uma vez que as análises em várias modalidades são conduzidas usando técnicas de fusão. Fernando Sánchez, um pesquisador GSI diz, “Dada a relevância deste assunto, desenvolvemos um grupo comunitário no consórcio World Wide Web (W3C), uma comunidade internacional focada no desenvolvimento de padrões para garantir o crescimento da Web a longo prazo, para discutir essa semântica de modelagem e transferir os resultados. "

Segundo, o grupo GSI desenvolveu o Senpy, um pacote de software para desenvolver e publicar serviços e ferramentas de análise de emoções, focado principalmente no processamento de texto. Finalmente, o grupo melhorou a análise da emoção por meio do contexto social, isso é, informações adicionais sobre o usuário, o conteúdo e as diferentes relações nas redes sociais.