Для создания универсального инструмента разработчики отказались от узкоспециализированных алгоритмов, которые часто теряли эффективность при смене условий. Вместо этого они объединили множество размеченных корпусов данных и обучили нейросеть на суперкомпьютере «Харизма». Архитектура системы сочетает общие компоненты для синтеза разных типов сигналов со специализированными блоками, которые выделяют ключевые маркеры для каждой конкретной задачи — например, анализируют содержание речи для оценки эмоциональной амбивалентности.
Российская нейросеть научилась считывать скрытые эмоции
Исследователи из НИУ ВШЭ, СПб ФИЦ РАН и Центра практического ИИ Сбера представили модель, способную одновременно распознавать эмоции, оценивать черты личности и выявлять противоречивость в поведении. Система анализирует не только слова, но и видеоряд, жесты, мимику и интонации, объединяя эти данные для более точной интерпретации человеческого поведения.
Тесты показали, что многозадачный подход значительно превосходит предыдущие решения. На незнакомых наборах данных точность распознавания эмоций выросла на 13,7%. По оценке Андрея Савченко из Сбера, хотя до создания полноценного «эмоционального ИИ» предстоит пройти долгий путь, текущие результаты открывают новые возможности для развития цифрового образования и адаптивных интерфейсов, способных адекватно реагировать на невербальные сигналы пользователя.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!