Un equipo europeo de investigadores, incluida la Universidad Politécnica de Madrid, ha desarrollado una caja de herramientas de código abierto para evaluar las emociones en los textos, audios y videos.

MixedEmotions Toolkit es un conjunto de herramientas de código abierto que analiza las emociones. Esta caja de herramientas es el resultado del proyecto de investigación MixedEmotions. El objetivo de este proyecto es el reconocimiento automático de emociones a través del texto, procesamiento de audio y video.

Nuestras acciones se ven afectadas tanto por nuestro estado de ánimo como por la forma en que percibimos a los demás. Existe una demanda creciente de análisis automático de las emociones en diferentes campos. Las posibles aplicaciones son amplias, incluidos los centros de llamadas, entornos inteligentes, análisis de reputación de marca y tecnología de asistencia.

Primero, Las herramientas de análisis pueden ser muy complejas. La detección de emociones puede requerir edad, reconocimiento facial o de género. Segundo, el análisis también requiere tanto conocimientos previos como recursos lingüísticos que no siempre son públicos, y tercero, estas herramientas suelen estar diseñadas en un idioma, generalmente en inglés.

Adaptar esta herramienta a otros idiomas es una ardua tarea que requiere recursos específicos en cada idioma. La combinación de estos problemas reduce la gama de herramientas disponibles gratuitamente.

El objetivo de MixedEmotions era aumentar el número de estas herramientas. Las herramientas desarrolladas están adaptadas a varios idiomas europeos para reconocer la perspectiva multicultural y multilingüe de la tecnología actual.

Para mostrar la utilidad de estas herramientas, los investigadores los probaron en el contexto de tres casos de uso concretos:una aplicación de televisión inteligente que proporciona recomendaciones basadas en emociones, un sistema de monitoreo del centro de llamadas que evalúa el estado de ánimo y la reacción de los clientes en cada llamada, y un sistema de reputación de marca online para empresas que estudian opiniones y respuestas de los clientes.

El Grupo de Sistemas Inteligentes (GSI) de UPM contribuyó al proyecto. Primero, lideraron el modelado de datos vinculados para servicios y vocabulario semántico. Como resultado, todas las herramientas del proyecto utilizan este tipo de vocabulario basado en los principios de datos vinculados.

Esto facilita la interoperabilidad, ya que los análisis en diversas modalidades se realizan utilizando técnicas de fusión. Fernando Sánchez, un investigador de GSI dice:"Dada la relevancia de este problema, desarrollamos un grupo comunitario en el consorcio World Wide Web (W3C), una comunidad internacional centrada en el desarrollo de estándares para asegurar el crecimiento web a largo plazo, para discutir esta semántica de modelado y transferir los resultados ".

Segundo, el grupo GSI desarrolló Senpy, un paquete de software para desarrollar y publicar servicios y herramientas de análisis de emociones, centrado principalmente en el procesamiento de texto. Finalmente, el grupo mejoró el análisis de las emociones a través del contexto social, es decir, información adicional sobre el usuario, el contenido y las diferentes relaciones en las redes sociales.