О нас | Наши проекты | Публикации | Контакты
Русский | English

EmSi-Interpreter: Модуль интерпретации признаков эмоций (ООО ИмпортРусь)

Personal Knowledge Base Designer использовался при прототипировании одного из модулей приложения HR-Robot. Основное назначение HR-робота - поддержка принятия решений при отборе кандидатов на вакансии и проверка персонала на мотивацию (исследование психологической ситуации в коллективе) на основе анализа эмоций. Система состоит из следующих основных модулей: обработка видео, обнаружение признаков эмоций и интерпретация признаков эмоций. В данном случае речь идет о разработке прототипа базы знаний для модуля интерпретации признаков эмоций под названием «EmSi-Interpreter».

Процесс разработки аналогичен примеру разработки модуля Детектор.

Детальное описание применения приведено в работе:

Yurin A.Yu., Dorodnykh N.O. Creating Web Decision-Making Modules on the Basis of Decision Tables Transformations // Communications in Computer and Information Science. Modelling and Development of Intelligent Systems (MDIS 2020), 2021, Vol. 1341, P. 167-184. DOI: 10.1007/978-3-030-68527-0_11

Процесс разработки прототипа баз знаний для модуля может быть представлен в виде схемы (Рис.1).

Схема разработки базы знаний для модуля на PHP с использованием PKBD
Рис.1 Схема разработки базы знаний для модуля на PHP с использованием PKBD

Далее коротко рассмотрим эти этапы.

Этап 1. В качестве модели предметной области были созданы концептуальные модели, описывающие части лица и его основные элементы, которые будут отслеживаться в процессе определения эмоций. Фрагмент одной из моделей лица показан на Рис.2, этап 1.

Этапы разработки модуля принятия решений «EmSi-Interpreter»
Рис.2 Этапы разработки модуля принятия решений «EmSi-Interpreter»

Этап 2. Были разработаны таблицы решений, описывающие структурный аспект предметной области, а также, знания учитывающие специалистов психологов. Эти таблицы содержат информацию о сочетаниях признаков, описывающих эмоции, например, «страх» (Рис.2, этап 2). На самом деле каждая строка таблицы - это логическое правило.

Далее с помощью PKBD был произведен импорт таблиц решений и их представление в виде логических правил. В этом примере сегмент базы знаний для эмоции «страх» включает в себя: 5 шаблонов фактов, 1 шаблон правил и 11 конкретных правил.

Этап 3. Импортированные таблицы решений были уточнены в форме RVML (Рис.2, этап 3).

Этап 4. Для этого сегмента базы знаний было сгенерировано 250 строк кода для PHP и 453 строки для Drools (Рис.2, этап 4).

RSS.The Knowledge Core Новости: