感情認識
統計的手法では、通常、さまざまな教師あり機械学習アルゴリズムを使用する。このアルゴリズムでは、システムが適切な感情タイプを学習および予測するために、注釈付きデータの大規模なセットがアルゴリズムに入力される。機械学習アルゴリズムは、一般に他のアプローチと比較してより合理的な分類精度を提供するが、分類プロセスで良好な結果を達成するための課題の1つは、十分に大きなトレーニングセットを用意する必要がある。
最も一般的に使用される機械学習アルゴリズムには、サポートベクターマシン(SVM) 、ナイーブベイズ、最大エントロピーなどがある。教師なし機械学習ファミリーの下にあるディープラーニングは、感情認識にも広く採用されている。よく知られているディープラーニングアルゴリズムには、畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 、長・短期記憶(LSTM) 、エクストリーム・ラーニング・マシン(ELM)などの人工ニューラルネットワーク(ANN)のさまざまなアーキテクチャが含まれる。感情認識の分野でのディープラーニング学習アプローチの人気は、主に、コンピュータービジョン、音声認識、自然言語処理(NLP)などの関連アプリケーションでの成功に起因している可能性がある。
テキストでの感情認識とは異なり、音声から感情を抽出する(英語版)ための認識には音声信号が使用される。