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La máquina de chat emocional evalúa su emoción y la copia
Los chatbots tienen una larga y venerable historia que se remonta a la década de 1960 y el famoso robot Eliza que engañó a algunas personas haciéndoles creer que estaban hablando con un ser humano real. Desde entonces, los programas informáticos capaces de realizar conversaciones se han vuelto progresivamente más avanzados con una mayor capacidad para comprender el contenido y responder adecuadamente.
Y, sin embargo, la capacidad de reproducir el habla humana de manera convincente aún elude a los chatbots. Hable con uno durante un período de tiempo y pronto quedará claro que es una máquina.
Una razón es que las computadoras no pueden medir el contenido emocional de las conversaciones y empatizar en consecuencia. Esta falta de inteligencia emocional inevitablemente delata a los chatbots.
Hoy, parece que eso va a cambiar, gracias al trabajo de Hao Zhou en la Universidad Tsinghua en Beijing y algunos amigos que han desarrollado un chatbot capaz de evaluar el contenido emocional de una conversación y responder en consecuencia.
El trabajo abre la puerta a una nueva generación de chatbots emocionalmente conscientes. Hasta donde sabemos, este es el primer trabajo que aborda el factor emoción en la generación de conversaciones a gran escala, dicen Hao y compañía.
Los psicólogos generalmente clasifican las emociones en seis categorías básicas: felicidad, tristeza, disgusto, ira, sorpresa y miedo. Transmitimos estas emociones con el habla escrita usando palabras que tienen una valencia emocional específica. La forma en que cambia esta valencia a lo largo de una conversación es una medida del contenido emocional.
Por ejemplo, palabras como reír y sonreír se asocian con felicidad, deprimirse y llorar se asocian con tristeza, y así sucesivamente. De hecho, los psicólogos han creado enormes tablas que enumeran la valencia emocional de las palabras.
Es este tipo de base de datos la que usan ciertas aplicaciones para determinar si los tweets son positivos o negativos, una técnica conocida como análisis de sentimientos. De hecho, utilizando una técnica de ventana deslizante, los científicos sociales pueden estudiar la forma en que cambia la carga emocional a lo largo de novelas enteras.
Ahora Hao y su equipo han utilizado el mismo tipo de técnica para analizar y controlar el contenido emocional de las conversaciones. Esta tarea consta de dos partes. El primero es analizar el contenido emocional de la conversación del usuario humano utilizando técnicas similares al análisis de sentimientos.
Pero la siguiente parte es más complicada. Implica generar respuestas que sean relevantes y emocionalmente apropiadas.
El método de Hao y compañía es relativamente sencillo. Comienzan con un conjunto de datos de 23,000 oraciones recopiladas del servicio de blogs chino Weibo y anotadas manualmente con su carga emocional: ira, disgusto, felicidad, me gusta, tristeza o una carga adicional asociada con gustar algo. (Ignoran la sorpresa y el miedo, que son relativamente raros).
El equipo emplea este conjunto de datos para entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo para clasificar oraciones según su valencia emocional.
Finalmente, usan un generador de conversación de chatbot ordinario para producir respuestas mientras utilizan el algoritmo de aprendizaje profundo para garantizar que la respuesta tenga el contenido emocional correcto. Ellos llaman a su sistema la Máquina de Charla Emocional.
Por ejemplo, para responder al enunciado Worst day ever. Llegué tarde por el tráfico, la Máquina de Charla Emocional puede generar diferentes respuestas, dependiendo de la emoción requerida.
Para la felicidad, responde, ¡Sigue sonriendo! Las cosas se pondrán mejor. Para la tristeza, responde, Es deprimente. Para disgusto, dice, A veces la vida simplemente apesta. Para la ira, dice: ¡El tráfico es muy malo! Y para expresar agrado, dice, siempre estoy aquí para apoyarte.
Este es un trabajo interesante que podría tener una aplicación significativa. La capacidad de empatizar (o parecer empatizar) es un componente importante de la comunicación humana. Varios estudios han demostrado que los humanos son mucho más propensos a tener una reacción positiva a una conversación empática. Y eso sin duda sería útil en muchas situaciones tipo centro de llamadas.
Ref: arxiv.org/abs/1704.01074 : Máquina de Chat Emocional: Generación de Conversaciones Emocionales con Memoria Interna y Externa