Lie-Sensor:一种基于情绪智力的聊天应用实时情绪验证器或许可器
计算机视觉与模式识别
2021-02-24 v1 人工智能
计算与语言
机器学习
摘要
真实性是创新产品研发中必不可少的关键。实时情绪分析与验证可消除直播聊天中对投诉者的欺骗,佐证即时通讯应用两端的消息,并促进用户间的诚实对话。该情绪人工智能验证器的核心概念是通过比较通过面部表情与文本预测识别出的聊天应用用户的多样化情绪,来许可或拒绝消息的可信性。在本文中,所提出的情绪智能实时检测器充当诚实的仲裁者,将面部情绪划分为以下标签:快乐、悲伤、惊讶与憎恨。此外,它通过文本分类单独预测消息的标签。最后,它比较两种标签并判定消息为欺诈或真实。对于情绪检测,我们部署了使用 miniXception 模型的卷积神经网络(CNN);对于文本预测,我们选择了支持向量机(SVM)自然语言处理概率分类器,因为在应用支持向量机(SVM)、随机森林分类器、朴素贝叶斯分类器和逻辑回归后,其在训练数据集上获得了最佳准确率。
引用
@article{arxiv.2102.11318,
title = {Lie-Sensor: A Live Emotion Verifier or a Licensor for Chat Applications using Emotional Intelligence},
author = {Falguni Patel and NirmalKumar Patel and Santosh Kumar Bharti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.11318},
year = {2021}
}
备注
13 pages