感情認識
感情認識は、さまざまな理由で社会で使用されている。MITからスピンアウトしたAffectiva(英語版)は、主に視聴者がこの情報を共有することに同意した特定のコンテキストに関連する顔の表情や声の表情の情報を収集するために、以前は人が手動で行っていたタスクをより効率的に実行できる人工知能ソフトウェアを提供する。たとえば、教育用のビデオや広告を見て、各時点でどのように感じるかについての長い調査に記入する代わりに、カメラにあなたの顔を見て、あなたの言うことを聞いてもらい、経験のどの部分であなたが退屈、興味、混乱、笑顔などの表現を示す。(これは、それがあなたの最も内側の感情を読んでいることを意味するのではなく、あなたが外側に表現したものだけを読んでいることに注意すべき。)Affectivaのその他の用途には、自閉症の子供を支援する、目の不自由な人が顔の表情を読むのを支援する、ロボットが人々とよりインテリジェントに対話するのを支援する、運転中の注意の兆候を監視してドライバーの安全性を高めるなどがある。
感情認識におけるハイブリッドアプローチは、本質的に知識ベースの手法と統計的手法の組み合わせであり、両方の手法の補完的な特性を活用する。知識主導の言語要素と統計的手法のアンサンブルを適用した作品のいくつかには、概念レベルの知識ベースのリソースであるSenticNetを採用したセンティックコンピューティングとiFeelが含まれる。ハイブリッドアプローチの実装におけるそのような知識ベースのリソースの役割は、感情分類プロセスにおいて非常に重要である。ハイブリッド手法は、知識ベースのアプローチと統計的アプローチの両方によって提供される利点から得られるため、知識ベースまたは統計的手法を個別に採用するのではなく、分類パフォーマンスが向上する傾向があるが、ハイブリッド手法を使用することの欠点は、分類プロセス中の計算が複雑になる。