L’intelligence artificielle pour l’informatique affective : Reconnaissance de la valence des émotions par apprentissage profond

Abstract

L’informatique affective (affective computing) est une thématique pluridisciplinaire émergente qui regroupe des chercheurs du domaine de l’intelligence artificielle et du traitement du langage naturel jusqu’au domaine des sciences sociales et cognitives. La reconnaissance des émotions et de manière plus large l’informatique affective, a significativement évolué ces dernières années. Dans ce travail, nous avons proposé une architecture d’un réseau de neurones pour la reconnaissance de la valence des émotions (positives ou négatives). Nous avons comparé plusieurs setups d’entraˆınement de 80% d’une base de donnée RaFD avec deux fonctions d’activation (Relu et SigmoÏd), deux optimiseurs (Adam et SGD) et Softmax dans couche de sortie, nous avons trouvé que le meilleur setup est la fonction Relu dans les couches cachées, optimiseur Adam avec 1000 d’it´erations. Le résultat du test de ce setup avec le reste des données donne 95% de précision