التعرف على العواطف في المحادثة: التحديات البحثية، قواعد البيانات، والتطورات الحديثة

العاطفة جزء لا يتجزأ من البشر، ولذلك فإن فهم العواطف هو عنصر أساسي في الذكاء الاصطناعي البشري (AI). أصبح التعرف على العواطف في المحادثات (ERC) شائعًا بشكل متزايد كأفق بحثي جديد في معالجة اللغات الطبيعية (NLP) بفضل قدرته على استخراج الآراء من كميات هائلة من البيانات المحادثية المتاحة للعامة على منصات مثل فيسبوك، يوتيوب، ريديت، تويتر وغيرها. بالإضافة إلى ذلك، له تطبيقات محتملة في أنظمة الرعاية الصحية (كمؤشر لتحليل نفسي)، التعليم (فهم إحباط الطلاب) وغيرها. كما أنه مهم للغاية لإنشاء حوار مدرك للعواطف يتطلب فهم عواطف المستخدم. تستدعي هذه الاحتياجات خوارزميات فعالة وقابلة للتوسع للتعرف على العواطف في المحادثات. ومع ذلك، فإن حل هذه المشكلة أمر شاق بسبب العديد من التحديات البحثية. في هذا البحث، نناقش هذه التحديات ونسلط الضوء على الأبحاث الحديثة في هذا المجال. كما نصف عيوب هذه الأساليب ونناقش الأسباب التي تجعلها غير قادرة على التغلب بنجاح على التحديات البحثية في ERC.