論文の概要: HICEM: A High-Coverage Emotion Model for Artificial Emotional Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07593v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 15:21:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 20:34:06.750127
• Title: HICEM: A High-Coverage Emotion Model for Artificial Emotional Intelligence
• Title（参考訳）: HICEM: 人工感情知のための高次感情モデル
• Authors: Benjamin Wortman and James Z. Wang
• Abstract要約: 次世代の人工知能(AEI)は、より深く、より有意義な人間と機械の相互作用に対するユーザの欲求に対処するために、中心的な段階を採っている。 心理学における歴史的焦点である感情の理論とは異なり、感情モデルは記述的な道具である。 この研究は、社会ロボティクス、人間と機械の相互作用、メンタルヘルスケア、計算心理学に幅広い影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.153146173929935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As social robots and other intelligent machines enter the home, artificial emotional intelligence (AEI) is taking center stage to address users' desire for deeper, more meaningful human-machine interaction. To accomplish such efficacious interaction, the next-generation AEI need comprehensive human emotion models for training. Unlike theory of emotion, which has been the historical focus in psychology, emotion models are a descriptive tools. In practice, the strongest models need robust coverage, which means defining the smallest core set of emotions from which all others can be derived. To achieve the desired coverage, we turn to word embeddings from natural language processing. Using unsupervised clustering techniques, our experiments show that with as few as 15 discrete emotion categories, we can provide maximum coverage across six major languages--Arabic, Chinese, English, French, Spanish, and Russian. In support of our findings, we also examine annotations from two large-scale emotion recognition datasets to assess the validity of existing emotion models compared to human perception at scale. Because robust, comprehensive emotion models are foundational for developing real-world affective computing applications, this work has broad implications in social robotics, human-machine interaction, mental healthcare, and computational psychology.
• Abstract（参考訳）: 社会ロボットや他の知的な機械が家庭に入るにつれ、AI(Artificial emotional Intelligence, AEI)は、より深く、より有意義な人間と機械の相互作用を求めるユーザの欲求に対処するために、中心的なステージを踏み出している。 このような効果的な相互作用を達成するために、次世代のAEIは訓練に包括的な人間の感情モデルを必要とする。 心理学の歴史的焦点であった感情理論とは異なり、感情モデルは記述的道具である。 実際には、最強のモデルは堅牢なカバレッジを必要とする。つまり、他のすべての感情を導出できる最小のコアセットを定義することを意味する。 所望のカバレッジを達成するため、自然言語処理からの単語埋め込みに目を向ける。 我々の実験では、教師なしクラスタリング技術を用いて、最大15の個別感情カテゴリーで、アラビア語、中国語、英語、フランス語、スペイン語、ロシア語の6つの主要言語をカバーできることを示した。 また、既存の感情モデルの妥当性を評価するために、2つの大規模感情認識データセットからの注釈も検討した。 堅牢で包括的な感情モデルが現実の感情的コンピューティングアプリケーションを開発するための基礎となるため、この研究は社会ロボティクス、人間と機械の相互作用、メンタルヘルス、計算心理学に幅広い影響を及ぼす。

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