Titulo Estágio
Detecçao automática e adaptativa de emoçoes em texto: Aplicaçao ao Twit- ter
Área Tecnológica
Inteligência Artificial
Local do Estágio
DEI-FCTUC
Enquadramento
A modelação de utilizadores descreve o processo de criação e modificação de um modelo de utilizador. O principal objectivo da modelação de utilizadores é a personalização e adaptação dos sistemas às necessidades específicas dos utilizadores. Para isso, os sistemas precisam de representações internas dos utilizadores, ou seja, de um modelo de utilizador para cada utilizador do sistema. Um modelo de utilizador representa uma colecção de dados pessoais associados a um determinado utilizador, e é a base para quaisquer alterações adaptativas do comportamento de um sistema. O tipo de dados a incluir num modelo depende do propósito de cada aplicação. Pode incluir informações pessoais, como por exemplo, nome e idade, interesses, competências e conhecimento, objectivos e planos, preferências e aversões, ou dados relacionados com o comportamento e interacções com o sistema. Existem diversas aplicações de sistemas deste tipo, como por exemplo, na área de compreensão de linguagem natural e sistemas de diálogo, sistemas educacionais baseados em computador e ambientes de aprendizagem online, sistemas de colaboração suportados por computador, sistemas de recomendação para comércio electrónico, notícias, e entretenimento.
Nos últimos anos, pesquisas inspiradas nas Ciências Cognitivas têm concentrado cada vez mais esforços no desenvolvimento de sistemas que incorporem emoções. As emoções são fundamentais para vários processos naturais que são modelados em sistemas de inteligência artificial. Estes incluem a percepção, o raciocínio, a aprendizagem, e o processamento de linguagem natural. A investigação ao nível das emoções é importante para o desenvolvimento de interfaces afectivas, isto é, aquelas que conseguem captar dados emocionais, fornecer respostas emocionais, e facilitar a comunicação online, normalmente através da utilização de agentes afectivos. Os métodos de detecção e análise automática de emoções são úteis em diversos tipos de aplicações. Por exemplo, podem ser aplicados para aprender as preferências e interesses dos utilizadores, a partir das escritas e dos discursos pessoais de cada um. Estes métodos também são muitas vezes estudados no âmbito do domínio da modelação de personalidade, e na análise de feedback dos consumidores. De forma similar, os sistemas de aprendizagem online também podem beneficiar de abordagens de tutoria afectivas.
A investigação resultante desta tese contribui para um tema de importância contínua, ou seja, a modelação de emoções aplicada à detecção de afectos.
Objetivo
O objectivo deste projecto é o desenvolvimento de um agente pessoal, que seja capaz de representar um modelo de utilizador, tendo em conta as tendências emocionais do utilizador real, dado um determinado contexto. Esse agente deve ter a capacidade de recolher informações sobre o utilizador a partir de várias fontes, e usando algoritmos de aprendizagem construir um modelo de utilizador, de forma a que consiga prever os aspectos emocionais do utilizador em situações específicas. Por exemplo, a detecção de emoções pode ser aplicada a um contexto textual. Em diversos géneros de escrita, as emoções e os sentimentos são os aspectos mais importantes (ex. comentários a produtos). Contudo, a natureza do conteúdo emocional em texto (ex. email, fóruns, blogs, e redes sociais), e em outros tipos de contéudos multimedia, pode ser extremamente complexo, interpretado de formas diferentes, e representado através de vários modelos computacionais. Este é um caso no qual se requer uma compreensão clara de como o texto e as emoções estão, ou podem ser representadas a partir de um computador, de modo a se conseguir classificar emocionalmente um texto. A relação entre texto e emoções tem mais significado quando se mapeiam os vários dados textuais num determinado espaço de emoções. Como tal, os sistemas de classificação conseguem um desempenho mais eficiente e preciso, através da extracção e análise da informação resultante desse relacionamento.
Apesar da detecção automática de emoções ser um tópico de pesquisa com muita actividade, e até já existam alguns domínios alvo para a aplicação de um agente pessoal deste tipo, este ainda é um tema em aberto, porque ainda existem alguns desafios, como por exemplo, a compreensão do significado emocional de determinados estímulos (ex. uma imagem, ou um texto).
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1. Estado da arte [Setembro - Novembro]
2. Análise e especificação [Dezembro]
(a) Definição dos requisitos do sistema
(b) Definição dos casos de uso
(c) Design e especificação
3. Desenvolvimento do protótipo [Dezembro - Fevereiro]
4. Escrita da proposta de tese [Dezembro - Fevereiro]
Plano de Trabalhos - Semestre 2
1. Aperfeiçoamento do protótipo [Março - Maio]
2. Testes experimentais [Junho - Julho]
(a) Testes funcionais
(b) Testes de performance
3. Escrita da tese [Junho - Julho]
Condições
O trabalho será desenvolvido num dos laboratórios do grupo Cognitive and Media Systems.
Observações
Referências:
• Binali, H. and Potdar, V.: “Emotion Detection State of the Art”, in Proceedings of the CUBE International Information Technology Conference, ACM, 2012
• Kim, S.M.: “Recognising Emotions and Sentiments in Text”, Master’s thesis, University of Sydney, 2011
• Aman, S.: “Recognizing Emotions in Text”, Master’s thesis, University of Ottawa, 2007
Orientador
Luís Macedo
macedo@dei.uc.pt 📩