یکی دیگر از حوزه‌های جذاب در هوش مصنوعی قابلیت تشخیص احساسات می‌باشد. در ابن رویکرد از هوش مصنوعی احساسات فرد از طریق متن، گفتار و یا چهره تجزیه و تحلیل می‌شود و توسط یک سری از تکنیک‌ها، احساس فرد تشخیص داده می‌شود. تشخیص احساسات در سیستم‌های هوشمند به کمک پردازش زبان طبیعی یا NLP صورت می‌گیرد. پردازش زبان طبیعی روشی است برای فهم زبان انسانی در سیستم‌های هوشمند که می‌تواند ورودی به زیان طبیعی را تشخیص داده و یا به زبان طبیعی محتوایی را تولید کند. تشخیص احساسات یکی از قابلیت‌های جدید و کاربردی حوزه هوش مصنوعی است که در زمینه‌های مختلفی می‌تواند به ما کمک کند. پیشرفت‌های اخیری که در پیاده سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر پردازش زبان طبیعی اتفاق افتاده باعث شده تشخیص احساسات در سیستم‌های هوشمند بسیار دقیق‌تر از قبل انجام شود. به طور کلی و در کوتاه‌ترین حالت پروسه تشخیص احساسات را می‌توان استخراج ویژگی‌ها و نشانه‌های عاطفی از متن، گفتار و یا چهره فرد در نظر گرفتن. تشخیص و درک احساسات از این طریق برای انسان آسان است اما سؤالی که هست این است که یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی چگونه می‌تواند فقط از روی متن و یا گفتار شخص احساسات او را تشخیص دهد. در این مقاله قصد داریم به این موضوع بپردازیم و بررسی کنیم که تشخیص احساسات یا sentiment analysis چیست و چگونه کار می‌کند. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

تشخیص احساسات چیست و چگونه کار می‌کند؟

تشخیص احساسات در هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین زمینه‌ها در حوزه پردازش زبان طبیعی یا  NLP و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌باشد که با کمک تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به متن، تصویر و یا صوت می‌تواند به احساسات مخاطب پی ببرد. برای تشخیص احساسات در سیستم‌های هوش مصنوعی از تکنیک‌ها و روش‌های رایج در هوش مصنوعی مثل شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. این نوع مدل‌های هوش مصنوعی تشخیص احساسات با استفاده از پردازش زبان طبیعی و الگوریتم‌های مربوط به آن، و داده‌های آموزشی مشخص شده با برچسب احساسات انسانی مختلف، آموزش می‌بیند و پس از آموزش قادر است احساسات را در داده‌های دریافتی جدید تشخیص دهد. مراحل کار تشخیص احساسات در سیستم‌های هوشمند و این که این سیستم‌ها چگونه کار می‌کنند را می‌توان در مراحل زیر خلاصه کرد

جمع‌آوری داده‌ها و پیش پردازش: اصلی‌ترین بخش از پیاده سازی هر مدل هوش مصنوعی، داده می‌باشد. داده به مثال قلب مدل و یکی از مهم‌ترین بخش‌هاست. برای ساخت یک مدل تشخیص احساسات هم اولین مرحله جمع آوری داده می‌باشد. در این مرحله داده‌های مربوط به انواع احساسات از قبل برچسب زده می‌شوند و پس از پیش پردازش و نرمال سازی، داده برای آموزش در اختیار سیستم قرار می‌گیرد. این داده‌ها می‌توانند به صورت متن، صوت و یا تصویر باشند. از آنجایی که داده‌های آموزش در این نوع مدل‌ها برچسب زده هستند، می‌توان نتیجه گرفته که آموزش در این نوع مدل‌ها عمدتاً به روش نظارت شده و یا supervised learning  انجام می‌شود.
طراحی و آموزش مدل: در این مرحله مدل با استفاده از داده‌های مرحله پیش آموزش می‌بیند. در این مرحله مدل سعی می‌کند ویژگی‌های موجود در داده‌ها را استخراج کرده و الگو و قوانین بین داده‌ها را تشخیص دهد. پس از استخراج ویژگی‌ها و تشخیص الگوی بین داده‌ها مدل قادر خواهد بود احساسات را تشخیص دهد. 
پیش بینی احساسات: پس از آموزش مدل با داده‌ها، در این مرحله می‌توان مدل را با داده‌های جدید که مدل آنها را ندیده و در مرحله آموزش وجود نداشتند آزمایش کرد. در این مرحله مدل پس از آموزش دیدن با داده‌های آموزشی قادر خواهد بود احساسات را در داده‌های جدید تشخیص دهد. 
ارزیابی مدل: پس از اجرای مدل بر روی داده‌های جدید، خروجی مدل ارزیابی می‌شود تا میزان خطا در تشخیص احساسات و میزان درستی و معتبر بودن خروجی ارزیابی و ایرادات برطرف شوند. پس از برطرف شدن خطاها و تنظیم دوباره پارامترها مدل بار دیگر آموزش می‌بیند، پس از آموزش دوباره، مدل روی داده‌های جدید بار دیگر تست می‌شود. 

کاربردهای تشخیص احساسات:

در ادامه مقاله تشخیص احساسات چیست و چگونه کار می‌کند می‌پردازیم به کاربردهای تشخیص احساسات در سیستم‌های هوشمند. تشخیص احساسات افراد می‌تواند بسیار مفید بوده و اطلاعات ارزشمندی را در اختیار ما قرار دهد. شما با آنالیز و تشخیص احساسات افراد می‌توانید عملکرد و حرکت بعدی آنها را پیش بینی کنید. با در نظر گرفتن این نقطه مثبت در مورد تشخیص احساسات در سیستم‌های هوشمند، در زیر برخی از کاربردهای تشخیص احساسات در سیستم‌های هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم:
تجزیه‌وتحلیل مشتریان: شرکت‌های بزرگ می‌توانند از طریق تشخیص احساسات نظرات کاربران و مشتریان خود را در مورد محصولات خود تجزیه و تحلیل و در بهبود عملکرد خود از آنها استفاده کنند. فروشگاه‌های آنلاین هم می‌توانند با استفاده از تشخیص احساسات رفتار آینده مشتری را پیش بینی کرده و عملکرد خود را منطبق با رفتارهای مشتری تنظیم کند. برای مثال با پیش بینی رفتار مشتری می‌تواند استراتژی تبلیغاتی لازم را پیاده سازی کند و یا موجودی انبار خود را مدیریت کند. 
پیش بینی بازار مالی: بازارهای مالی یکی دیگر از حوزه‌هایی است که تشخیص احساسات به شدت می‌تواند در آن کاربردی و مفید باشد. افرادی که در بازارهای مالی فعالیت دارند، می‌دانند که بررسی احساسات سرمایه گذاران چقدر در استراتژی‌های سرمایه گذاری مؤثر است و می‌تواند تعیین کننده باشد. لذا می‌توان با استفاده از تشخیص و زیر نظر داشتن احساسات سرمایه گذاران، رفتارها و عملکردهای آنها را پیش بینی کرد و از این فرصت برای سرمایه گذاری استفاده کرد.
سیستم‌های پرسش و پاسخ خودکار: در برخی سیستم‌هایی که به صورت هوشمند به پرسش‌های کاربر پاسخ می‌دهند، تشخیص احساسات برای پاسخ‌های بهتر و قابل درک تر برای بشر بسیار مهم است. این نوع سیستم‌ها با استفاده از تشخیص احساسات، بهتر می‌توانند کاربر را درک کنند و بهتر پاسخ دهند.  
تحلیل رسانه‌های اجتماعی: رسانه‌های اجتماعی مثل اینستاگرام، توییتر و فیس‌بوک می‌توانند نظر مخاطب در مورد پست‌ها، محصولات و خدمات را رصد کنند و متناسب با بازخوردها، سیاست‌های خود را تنظیم کنند.

نتیجه گیری:
شاید تا چند سال پیش تنها وجه تمایز بین انسان و ماشین‌های هوشمند، احساسات بود. اما امروز می‌بینیم که به لطف پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی انسان‌ها قادر به طراحی و پیاده سازی سیستم‌هایی هستند که می‌توانند همانند انسان احساسات را تشخیص دهد و متناسب با آن عکس‌العمل نشان دهد. تشخیص احساسات ابزار قدرتمندی بود که به محض به کار گیری در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی موفق شد تغییرات مثبتی در عملکرد سیستم‌های هوشمند ایجاد کند. از پزشکی گرفته تا تشخیص رفتاری مشتریان تشخیص احساسات در سیستم‌های هوشمند خوش درخشیده است. اما باید در نظر داشت که این رویکرد جدید از هوش مصنوعی هنوز در ابتدای راه است و مسیر دور و درازی را در پیش دارد. انتظار می‌رود در آینده‌ای نه چندان دور سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مجهز به فرایند تشخیص احساسات دقیق‌تر و بهتر شوند و تنها وجه تمایز بین انسان و ماشین‌های هوشمند را از بین ببرند، یعنی احساسات.