Ученые разработали систему прогнозирования рейтингов публичных выступлений на основе качества слов и жестов

Ученые разработали систему прогнозирования рейтингов публичных выступлений на основе качества слов и жестов Источник фото: pixabay.com

Специалисты в области искусственного интеллекта создали систему определения рейтинга выступающих людей на основе анализа качества их слов и жестов. Она получила название VaryFairyTED.

Роль вербальных и невербальных сигналов для выдающихся публичных выступлений была предметом исследования на протяжении многих десятилетий. В процессе работы исследователи идентифицировали общность существующих теорий, элементы «разнообразия или неоднородности» в каналах или способах коммуникации (например, обращение к историям, научным фактам, эмоциональным связям, мимике и т. д.), которые необходимы для эффективного обмена информацией.

Они использовали это наблюдение, чтобы формализовать новую метрику гетерогенности (HEM), которая количественно определяет качество разговора как в вербальной, так и в невербальной области (стенограмма и мимика).

Ученые изучили лекции TED как входной репозиторий публичных выступлений, потому что они состоят из спикеров из разнообразного сообщества, помимо широкого охвата.

Было доказано, что существует интересная взаимосвязь между HEM и рейтингами выступлений на TED, которые зрители дают выступающим. Он подчеркивает, что HEM по своей сути и успешно представляет качество разговора, основанное на «разнообразии или неоднородности».

Метрика HEM была включена в функцию потерь нейронной сети с целью уменьшить несправедливость в оценочных прогнозах в отношении расы и пола. Результаты показали, что модифицированная функция потерь улучшает справедливость предсказания без значительного влияния на точность предсказания нейронной сети.

Источник: arxiv.org