?
Неклассический подход к созданию базы эмоциональных лиц: за рамками теории базовых эмоций
Гл. 10. С. 138–147.
В статье рассматривается проблема распознавания сентимента и эмоций пользователей в русскоязычных текстовых транскрипциях речи с использованием словарных методов и машинного перевода. Количество имеющихся информационных ресурсов для анализа сентимента текстовых сообщений на русском языке очень ограничено, что существенно затрудняет применение базовых методов анализа сентимента, а именно, предобработки текстов, векторизации с помощью тональных словарей, традиционных классификаторов. Для ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО.: Университет ИТМО, 2023.
В статье раскрываются достоинства и недостатки категориальных и пространственных моделей описания эмоций. Пространственные модели позволяют охватить более широкий спектр человеческих эмоций, что позволяет разработать наиболее эффективную систему распознавания эмоций. В работе проводится аналитический обзор существующих многомодальных корпусов данных, которые имеют разметку по валентности и интенсивности эмоций. В заключении выделяется наиболее репрезентативный корпус данных для автоматического ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., Кондратенко К. О., Известия высших учебных заведений. Приборостроение 2023 Т. 66 № 10 С. 818–827
Аннотация. Исследован актуальный в различных областях вопрос распознавания эмоций в транскрипциях речи. Проанализировано влияние методов предобработки (удаление стоп-слов, лемматизация, стемминг) на точность распознавания эмоций в текстовых данных на русском и английском языках. Для проведения экспериментальных исследований использовались орфографические транскрипции диалогов из многомодальных корпусов RAMAS и CMU-MOSEI на русском и английском языке соответственно. Аннотирование этих корпусов ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., Мамонтов Д. Ю., Карпов А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 3.: Университет ИТМО, 2021. С. 63–68.
В работе проводятся экспериментальные исследования по определению уровня эмоциональных проявлений в текстовых транскрипциях базы данных K-EmoCon. Рассматривается влияние сбалансирования классов при обучении классификаторов на точность определения эмоций. В статье устанавливается базовый стандарт результатов по классификации уровня эмоций дикторов в текстовых транскрипциях. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Deeb B., Савченко А. В., Макаров И. А., , in: ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence, October 19 – 24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024).: IOS Press, 2024. P. 4479–4482.
Добавлено: 15 февраля 2025 г.
Петракова А. В., Лебедева Е. И., Кузьмина Ю. В. и др., Психология. Журнал Высшей школы экономики 2024 Т. 21 № 2 С. 423–431
Настоящая работа представляет собой пилотажное исследование, направленное на создание и тестирование стимульного материала, представляющего собой фотоизображения лиц взрослых и детей, выражающих различные эмоции. Уникальность проведенной работы обусловлена таким подходом к организации создания стимульного материала, в рамках которого модели демонстрировали бы эмоции не по установленной схеме мимических движений, соответствующих конкретной эмоции, а согласно своим представлениям о ...
Добавлено: 26 декабря 2024 г.
Работа направлена на изучение успешности распознавания эмоций людей разного пола и возраста, выраженных без заданных критериев, в соотнесении их с «эмоциональными семействами». Представлены материалы эмпирического онлайн-исследования, полученные при помощи краудсорсингового сервиса «Яндекс. Толока», в рамках которого приняли участие 3590 респондентов. Респонденты распознавали одну из 14 эмоций по предъявленным фотографиям (гордость, злость, радость, раздражение, веселье, отвращение, ...
Добавлено: 26 декабря 2024 г.
Колмогорова А. В., Хлебникова В. А., Человек: образ и сущность. Гуманитарные аспекты 2025 № 2(62) С. 45–68
В статье рассматриваются результаты применения методологии, известной как Байесовская сыворотка правды (BTS), в задаче эмоциональной разметки текстов для последующего обучения нейросетевых моделей. Суть метода состоит в том, что информантов сначала просят оценить некоторый феномен со своей собственной точки зрения, а затем – предсказать, какой ответ (или оценку) выберет наибольший процент других отвечающих на тот же ...
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
Куликова Е. Р., В кн.: Лингвистическая семантика в пространственном измерении: Словарь. Дискурс. Корпус.: Екатеринбург: Кабинетный ученый, 2024. Гл. 9.1 С. 399–411.
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
Сысоева Т. А., Айрапетян Е. А., Психологические исследования: электронный научный журнал 2023 Т. 16 № 92 Статья 1
Изучались особенности распознавания эмоционального состояния другого человека представителями армянской и русской культур. В предварительном исследовании было обнаружено, что армяне, в отличие от русских, склонны в большей степени контролировать экспрессию гнева при взаимодействии с близкими людьми. Одна из идей, объясняющих влияние культуры на распознавание эмоций, предполагает, что правила выражения, которые заставляют подавлять экспрессию в определенных социальных ...
Добавлено: 29 января 2024 г.
Карташева А. А., Технологос 2020 № 2 С. 15–24
В статье исследуются подходы к распознаванию эмоций в интеллектуальных системах с позиции методологических оснований. В междисциплинарных исследованиях, где необходимо совмещать подходы из разных областей, мы сталкиваемся с терминологической неопределенностью, так как проблема описания эмоциональной сферы решается разными исследователями в русле нескольких основных подходов.
Во-первых, описание распознаваемых и продуцируемых эмоций можно вести через выделение фундаментальных (базовых) эмоций, ...
Добавлено: 20 октября 2023 г.
A. V. Savchenko, L. V. Savchenko, Information Sciences 2023 Vol. 648 Article 119540
Добавлено: 27 августа 2023 г.
Савченко А. В., , in: 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW).: IEEE, 2022. P. 2358–2365.
Добавлено: 29 августа 2022 г.
Савченко А. В., Савченко Л. В., Makarov I., IEEE Transactions on Affective Computing 2022 Vol. 13 No. 4 P. 2132–2143
Добавлено: 14 июля 2022 г.
Mikhaylevskiy S., Chernyavskiy V., Pavlishen V. и др., , in: 2021 International Seminar on Electron Devices Design and Production (SED).: IEEE, 2021. P. 1–6.
Добавлено: 8 августа 2021 г.
Савченко А. В., Записки научных семинаров ПОМИ РАН 2021 Т. 499 С. 267–283
В статье рассматриваются быстрые алгоритмы распознавания изображений, основанные на статистическом последовательном анализе. Исследованы метода с последовательной обработкой главных компонент векторов признаков изображений, а также с ранним остановом при прямом проходе в сверточной нейронной сети. Особое внимание уделено последовательному обучению нейросетевых моделей для одновременной классификации нескольких атрибутов (пол, возраст, раса) по фотографии лица. Подчеркнуто, что такие ...
Добавлено: 27 января 2021 г.
Симонова О. А., В кн.: Приглашение в социологию эмоций.: М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2020. С. 191–209.
Послесловие к переводному учебнику С. Харриса "Приглашение в социлогию эмоций". О целях и задачах учебника, его жанре и структуре автор пишет в своем предисловии, поэтому в завершающей статье мы хотели сделать несколько важных замечаний по поводу перевода, акцентировать важные вопросы, о которых пишет автор, и сделать некоторые замечания о преподавании социологии эмоций современным студентам. Хотя ...
Добавлено: 13 августа 2020 г.
Найденова Ю. Н., Паршаков П. А., Sofiia Paklina, Journal of Happiness Studies 2020 Vol. 21 P. 1103–1116
Добавлено: 16 октября 2019 г.