研究人员使用机器学习模型从Facebook帖子中检测白人英语使用者的情绪

弗吉尼亚大学（University of Virginia）和美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员从白人和黑人英语使用者的Facebook帖子中创建了机器学习模型，可以准确检测白人英语使用者的情绪。有趣的是，即使 ML 模型仅针对黑人英语使用者文本进行训练，这些模型也不适用于黑人英语使用者。

机器学习是一种人工智能方法，用于从可用于预测的大量数据中创建计算机模型。在这项研究中，训练了四个模型来识别基于文本输入的情绪。研究人员这样做是为了确定参与的白人和黑人英语使用者所写的帖子，特别是他们使用第一人称代词（I-usage），如“我”或“我们”，是否可以预测他们的情绪低落。

首先，研究人员研究了I的使用量是否随着种族的抑郁而增加，他们发现这是真的。然而，黑人参与者的I使用量差异要小得多，而且使用频率更高。研究人员还测试了来自5个与负面情绪相关的主题（例如无价值）的词群之间的关系，发现白人（而不是黑人）的主题词使用量增加。

接下来，研究人员通过对黑人说话者的文本应用两种机器学习方法，然后对白人说话的文本应用两种机器学习方法来创建四个模型，从而检查了I-usage与情绪之间的关系。

黑人语言和白人语言模型能够可靠地检测白人参与者的低情绪，但不能检测黑人参与者的Facebook帖子。研究人员有一些想法，例如黑人的双重身份，但还需要更多的研究。

这一发现是朝着构建人形机器人迈出的令人兴奋的一步，人形机器人可以感知我们的感受，然后尝试让我们振作起来。在那一天到来之前，要知道日常锻炼有助于改善情绪，而亚马逊这样的健身器材可以提供帮助。

来源：IT时代网

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