MixedEmotions: Analiza emociones en texto, audio y vídeo

Ha sido desarrollado MixedEmotions, un conjunto de herramientas en código abierto capaces de analizar emociones en texto, audio y vídeo. El kit está adaptado a varios idiomas europeos para reconocer el panorama multicultural y plurilingüe de la tecnología actual.

Las herramientas desarrolladas están adaptadas a varios idiomas europeos, en un intento de reconocer el panorama multicultural y plurilingüe de la tecnología actual.

De esta manera, MixedEmotions Toolkit incluye funcionalidades para el procesamiento de texto, audio y vídeo con el objetivo de reconocer de manera automatizada las emociones.

Asimismo, demostrar la utilidad de las herramientas, se han aplicado en tres escenarios diferentes: una aplicación para TV inteligente que utiliza emociones para recomendar contenido; un sistema de monitorización de call centers, que monitoriza el estado anímico y la reacción de los clientes en cada llamada, y un sistema de análisis de reputación online para empresas, que permite estudiar la opinión y respuestas del público ante empresas o productos concretos.

Además, las aplicaciones de esta tecnología son muy variadas, incluyendo call centers, entornos inteligentes, análisis de reputación online y tecnologías de asistencia.

El MixedEmotions, es un proyecto financiado por el programa Horizonte 2020 en el que ha participado el Grupo de Sistemas Inteligentes (GSI) de la UPM.

Cabe señalar que esto es un proyecto de investigación en el que ha participado la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en un consorcio con empresas, universidades y centros de investigación de distintos países europeos- e incluye funcionalidades para el procesamiento de texto, audio y vídeo con el objetivo de reconocer de manera automatizada las emociones.

Por su parte, el grupo GSI ha realizado diversas contribuciones al proyecto. En primer lugar, ha liderado el modelado de datos enlazados para los servicios y la creación de vocabularios semánticos. Como resultado, todas las herramientas del proyecto utilizan este tipo de vocabularios y se basan en los principios de datos enlazados.