
Группа специалистов по анализу данных из Эссекского
университета (Великобритания) научила искусственный интеллект определять
эмоциональный профиль больших прозаических произведений. На основании этого
профиля компьютерная программа может с вероятностью в 50 процентов определить,
к какому жанру относится тот или иной роман или повесть. Работа опубликована в
журнале PLoS ONE.
Для своего исследования ученые использовали 3377 текстов из
библиотеки Project Gutenberg, которые были очищены от посторонней информации
(метки библиотеки и пр.) и разбиты на шесть жанров: роман тайн, фэнтэзи, ужасы,
вестерн, научная фантастика. Этот массив текстов был проанализирован
посредством метода анализа тональности текстов (сентимент-анализ). Обычно он
применяется для оценки мнений авторов текста по отношению к каким-либо
объектам, и соответственно, выявляет три типа оценок: позитивные, негативные и
нейтральные. Однако авторы работы применили его более изощренный вариант,
выявляющий шесть базовых эмоций по Полу Экману (психологу, ставшему прототипом
главного героя в сериале «Теория лжи»): гнев, отвращение, страх, радость,
печаль и удивление.
Каждому слову в тексте присваивалась эмоциональная
тональность и ее балльная оценка. Для этого использовался уже существующий
семантический тезаурус WordNet-Affect, состоящий из
совокупности синонимов (синсетов), описывающих или относящихся к какой-либо из
шести базовых эмоций. После этого определялась
эмоциональная тональность каждой законченной сентенции из романа или повести, а
также общая эмоциональная динамика на протяжении всего произведения. Вот так,
например, выглядит эмоциональный профиль романа Мэри Шелли «Франкенштейн, или
Современный Прометей». 
