نقش پردازش زبان طبیعی در بهبود سیستمهای هوشمند تشخیص هیجانات انسانی

تشخیص هیجانات انسانی یکی از حوزه های نوظهور و پرکاربرد در علوم شناختی، روانشناسی و فناوری های هوش مصنوعی است. پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان شاخه ای از هوش مصنوعی که بر تحلیل و درک زبان انسانی تمرکز دارد، نقش مهمی در توسعه سیستم های هوشمند تشخیص هیجانات ایفا می کند. این فناوری با تحلیل محتوای زبانی افراد (متن، گفتار و تعاملات کلامی) می تواند سرنخ های ارزشمندی از حالات هیجانی آنان ارائه دهد. مقاله حاضر با روش مروری کتابخانه ای به بررسی نقش پردازش زبان طبیعی در بهبود دقت، سرعت و کارایی سیستم های هوشمند تشخیص هیجان پرداخته است. نتایج پژوهش های موجود نشان می دهد ترکیب الگوریتم های یادگیری ماشین، شبکه های عصبی عمیق و روش های پردازش زبان طبیعی می تواند در شناسایی هیجاناتی همچون شادی، خشم، غم و ترس عملکرد قابل توجهی داشته باشد. در نهایت، ارتقای سیستم های هوشمند مبتنی بر NLP نه تنها در حوزه های آموزش و سلامت روان، بلکه در صنایع بازاریابی، بازی های رایانه ای و تعامل انسان-ماشین نیز کاربردهای گسترده ای دارد.

کلیدواژه ها:

پردازش زبان ، طبیعی ، تشخیص ، هیجان ، هوش مصنوعی ، تعامل انسان ماشین ، یادگیری عمیق