对话式智能体评估：情感检测中的文化、语境与环境
计算机视觉与模式识别
2026-05-29 v1
摘要
珍贵的决策和高度优先级的分析现在依赖于面部生物识别、社交媒体照片标记和人机交互等应用。然而，成功部署此类应用的能力取决于其在测试用例中的效率，并考虑到可能的边缘情况。多年来，已实施了大量通用解决方案来模拟人类情感，包括讽刺。然而，地理位置或文化差异等因素尚未在其相关性尤其在解决伦理问题和改进对话式AI（人工智能）方面得到充分探索。本文旨在解决在Black African社会中使用对话式AI的潜在挑战。我们开发了一个情感预测模型，其准确率范围在85%至96%之间。该模型结合了语音和图像数据来检测七种基本情感，重点还包括识别讽刺。它使用卷积神经网络的3层，另外引入了新的Audio-Frame Mean Expression（AFME）算法，并关注模型的预处理和后处理阶段。最终，我们提出的解决方案有助于维持情感识别系统在对话式AI中的可信度。
引用
@article{arxiv.2605.30099,
title = {Evaluation of Conversational Agents: Understanding Culture, Context and Environment in Emotion Detection},
author = {Martha Teiko Teye and Yaw Marfo Missah and Emmanuel Ahene and Twum Frimpong and Auxane Boch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.30099},
year = {2026}
}
备注
IEEE paper on arxiv