Язык разметки эмоций

Язык разметки эмоций (EML или EmotionML) впервые был определен группой W3C Emotion Incubator Group (EmoXG). как универсальный язык аннотаций и представления эмоций , который можно использовать в самых разных технологических контекстах, где необходимо представлять эмоции. Эмоционально-ориентированные вычисления (или « аффективные вычисления ») приобретают все большее значение по мере того, как интерактивные технологические системы становятся все более сложными. Представление эмоциональных состояний пользователя или эмоциональных состояний, которые должны быть смоделированы пользовательским интерфейсом, требует подходящего формата представления; в этом случае язык разметки используется .

Версия EmotionML 1.0 была опубликована группой в мае 2014 года.

История

В 2006 году была создана первая группа инкубаторов W3C. Группа инкубаторов эмоций (EmoXG) была создана «для исследования языка для представления эмоциональных состояний пользователей и эмоциональных состояний, моделируемых пользовательскими интерфейсами». окончательный отчет опубликован 10 июля 2007 г.

В 2007 году группа инкубаторов языка разметки эмоций (EmotionML XG) была создана в качестве продолжения группы инкубаторов эмоций, «чтобы предложить проект спецификации языка разметки эмоций и документировать его в доступной для неспециалистов форме. и проиллюстрировать его использование в сочетании с рядом существующих разметок». Итоговый отчет группы инкубатора языка разметки Emotion, Elements of a EmotionML 1.0 , был опубликован 20 ноября 2008 года.

Затем работа была продолжена в 2009 году в рамках проекта W3C Multimodal Interaction Activity , и 29 октября 2009 года был опубликован первый публичный рабочий проект «Языка разметки Emotion (EmotionML) 1.0». Рабочий проект «Последний звонок» «Языка разметки эмоций 1.0» был опубликован 7 апреля 2011 года. В рабочем проекте «Последний звонок» были рассмотрены все открытые вопросы, возникшие в результате отзывов сообщества о рабочем проекте «Первого звонка», а также результатов семинара, проведенного в Париже в октябре 2010 года. Наряду с рабочим проектом Last Call, список словарей для EmotionML был опубликован, чтобы помочь разработчикам использовать общие словари для аннотирования или представления эмоций.

Ежегодные черновые обновления публиковались до тех пор, пока в 2014 году не была завершена версия 1.0.

Причины определения языка разметки эмоций

Стандарт языка разметки эмоций будет полезен для следующих целей:

• Для улучшения компьютерного взаимодействия человека с человеком или человека с машиной . Эмоции являются основной частью человеческого общения , и поэтому их следует принимать во внимание, например, в системах эмоционального чата или выразительных голосовых ящиках. Это включает в себя спецификацию, анализ и отображение состояний, связанных с эмоциями.
• Для повышения эффективности обработки систем. Эмоции и интеллект тесно взаимосвязаны. Моделирование человеческих эмоций с помощью компьютерной обработки может помочь создать более эффективные системы, например, используя эмоциональные модели для принятия срочных решений.
• Обеспечить анализ невербального поведения, эмоций и психических состояний, который может быть предоставлен с помощью веб-сервисов для сбора, анализа и отчетности данных.

Конкретные примеры существующих технологий, которые могут применять EmotionML, включают:

• Анализ мнений /анализ настроений в Web 2.0 для автоматического отслеживания отношения клиентов к продукту в блогах;
• Аффективный мониторинг, такой как приложения для жизнеобеспечения , обнаружение страха в целях наблюдения или использование носимых датчиков для проверки удовлетворенности клиентов;
• Оздоровительные технологии , оказывающие помощь согласно эмоциональному состоянию человека с целью улучшения его самочувствия;
• Дизайн и управление персонажами для игр и виртуальных миров;
• Создание веб-сервисов для сбора, анализа и передачи данных о невербальном поведении, эмоциях и психических состояниях человека или группы через Интернет с использованием стандартных веб-технологий, таких как HTML5 и JSON.
• Социальные роботы , например роботы-гиды, взаимодействующие с посетителями;
• Экспрессивный синтез речи , генерирующий синтетическую речь с различными эмоциями, такими как радость или грусть, дружелюбие или извинение; экспрессивная синтетическая речь, например, сделает больше информации доступной для слепых и слабовидящих людей и обогатит их восприятие содержания;
• Распознавание эмоций (например, для выявления разгневанных клиентов в системах речевого диалога, для улучшения компьютерных игр или электронного обучения ); приложений
• Поддержка людей с ограниченными возможностями, например образовательные программы для людей с аутизмом . EmotionML можно использовать для того, чтобы сделать эмоциональный смысл контента явным. Это позволит людям с ограниченными возможностями обучения (такими как синдром Аспергера ) осознавать эмоциональный контекст содержания;
• EmotionML можно использовать для расшифровок и подписей мультимедиа. Там, где эмоции выделены, чтобы помочь глухим или слабослышащим людям, которые не могут слышать саундтрек, предоставляется дополнительная информация, которая обогащает их восприятие контента.

Группа Emotion Incubator перечислила 39 индивидуальных вариантов использования языка разметки Emotion.

Стандартизированный способ разметки данных, необходимых для таких «эмоционально-ориентированных систем», потенциально может стимулировать развитие, прежде всего потому, что данные, которые были аннотированы стандартным способом, могут легче обмениваться между системами, тем самым упрощая рынок эмоциональных баз данных, и стандарт может быть использован для облегчения рынка поставщиков подмодулей систем обработки эмоций, например, веб-сервиса для распознавания эмоций по тексту, речи или мультимодальному вводу.

Проблема определения общеупотребительного языка разметки эмоций.

Любая попытка стандартизировать описание эмоций с помощью конечного набора фиксированных дескрипторов обречена на провал, поскольку нет единого мнения о количестве соответствующих эмоций, о названиях, которые следует им дать или о том, как еще лучше их описать. Например, разница между «:)» и «(:» невелика, но при использовании стандартизированной разметки она будет недействительной. Более того, список состояний, связанных с эмоциями, которые следует различать, варьируется в зависимости от предметной области приложения. и аспект эмоций, на которых необходимо сосредоточить внимание. В принципе, необходимый словарный запас зависит от контекста использования.

С другой стороны, базовая структура понятий менее противоречива: общепризнано, что эмоции включают в себя триггеры, оценки, чувства, экспрессивное поведение, включая физиологические изменения, и тенденции к действию; эмоции в целом можно описать категориями или небольшим количеством измерений; эмоции имеют интенсивность и так далее. Подробности см. в «Научных описаниях эмоций». в итоговом отчете группы инкубатора эмоций.

Учитывая отсутствие согласия в отношении дескрипторов в этой области, единственный практический способ определения языка разметки эмоций — это определение возможных структурных элементов и предоставление пользователям возможности «подключать» словари, которые они считают подходящими для своей работы.

Дополнительная задача заключается в том, чтобы создать язык разметки, который в целом можно было бы использовать. Требования, возникающие в зависимости от различных вариантов использования довольно разные. В то время как ручное аннотирование, как правило, требует всех детальных различий, рассмотренных в научной литературе, системы автоматического распознавания обычно могут различать лишь очень небольшое количество различных состояний, а аффективным аватарам необходим еще один уровень детализации для надлежащего выражения эмоций.

По причинам, изложенным здесь, очевидно, что существует неизбежное противоречие между гибкостью и функциональной совместимостью, которое необходимо учитывать при формулировании EmotionML. Руководящим принципом следующей спецификации было предоставление выбора только там, где это необходимо, и предложение разумных вариантов по умолчанию для каждого выбора.

Приложения и веб-сервисы, использующие язык разметки эмоций

Существует ряд существующих проектов и приложений. язык разметки эмоций позволит создавать веб-сервисы для измерения данных о невербальном поведении, психических состояниях и эмоциях людей, а также позволит сообщать и отображать результаты в стандартизированном формате с использованием стандартных веб-технологий, таких как JSON и HTML5. Одним из таких проектов является измерение данных о воздействии в Интернете с помощью EyesWeb.

См. также

• Влиять на отображение
• Аутизм дружелюбен
• Человеческий язык разметки