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2025 | OriginalPaper | Buchkapitel

Research Challenges Along the Data Analysis Chain for Emotional AI

verfasst von : Elena Vildjiounaite, Julia Kantorovitch, Johanna Kallio, Vesa Kyllönen, Jenny Benois-Pineau

Erschienen in: Emotional Data Applications and Regulation of Artificial Intelligence in Society

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

Dieses Kapitel geht auf die komplexen Herausforderungen ein, vor denen die Entwicklung von Methoden zur Erkennung von Emotionen für reale Szenarien steht. Er beginnt mit der Feststellung, dass in der aktuellen Forschung Laborsituationen vorherrschen, die die Komplexität und Vielfalt der Emotionen der realen Welt oft nicht erfassen. Anschließend gibt der Text einen umfassenden Überblick über verschiedene Datenquellen und KI-Methoden und beurteilt deren Eignung für unterschiedliche Situationen im realen Leben. Er skizziert auch die großen Forschungsprobleme, einschließlich des Mangels an Sensordaten im realen Leben, der Vielfalt der Themen und Bedingungen und der Notwendigkeit adaptiver KI-Modelle. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Wichtigkeit, große Datenbanken mit realen Daten zu sammeln, um präzisere und benutzerfreundlichere Methoden zur Erkennung von Emotionen zu entwickeln.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Research Challenges Along the Data Analysis Chain for Emotional AI
verfasst von
Elena Vildjiounaite
Julia Kantorovitch
Johanna Kallio
Vesa Kyllönen
Jenny Benois-Pineau
Copyright-Jahr
2025
Buch
Emotional Data Applications and Regulation of Artificial Intelligence in Society

Print ISBN: 978-3-031-80110-5

Electronic ISBN: 978-3-031-80111-2

Copyright-Jahr: 2025

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-80111-2_3