Một hệ thống AI mới có khả năng xác định cảm xúc cụ thể ở từng khía cạnh.

Phân tích cảm xúc thường đánh giá toàn bộ câu hoặc tài liệu như một đơn vị duy nhất. Điều này có thể che khuất những sắc thái tinh tế trong cách diễn đạt của con người. Ví dụ, một bài đánh giá nhà hàng có thể khen ngợi món ăn nhưng lại chỉ trích dịch vụ. Các mô hình AI trước đây thường gặp khó khăn trong việc phân tách những ý kiến ​​khác nhau này, thường chỉ gán một điểm số cảm xúc chung chung.

Mô hình mới khắc phục hạn chế này bằng cách nhấn mạnh các từ khóa mang nặng cảm xúc, những từ mang trọng lượng cảm xúc quan trọng nhất trong câu. Nó thực hiện điều này bằng cách sử dụng mạng lưới chú ý, một cơ chế tính toán cho phép AI ưu tiên một số đầu vào nhất định hơn những đầu vào khác.

Việc tập trung vào những từ ngữ giàu cảm xúc nhất trong một đoạn văn bản cho phép AI phân loại cảm xúc hướng đến các khía cạnh cụ thể của văn bản. Trong ví dụ về nhà hàng, mô hình có thể phân biệt cảm xúc tích cực hướng đến món ăn với cảm xúc tiêu cực về dịch vụ, tạo ra một cách diễn giải tinh tế hơn. Hơn nữa, khả năng chú ý đến những từ ngữ giàu cảm xúc nhất của hệ thống là một bước tiến hữu ích trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Công cụ này có thể giúp các doanh nghiệp dựa vào phản hồi của khách hàng, phân tích mạng xã hội và đánh giá trực tuyến. Nhờ đó, một công ty có thể phát hiện các vấn đề đang được thảo luận trực tuyến ngay khi chúng xuất hiện và đưa ra phản hồi kịp thời,  giúp quản lý hình ảnh và tinh chỉnh chiến lược tiếp thị của mình. Họ thậm chí có thể cung cấp các phản hồi nhắm mục tiêu đến từng cá nhân hoặc nhóm để cải thiện sự hài lòng và nhận thức của khách hàng.

Nghiên cứu này là một phần của xu hướng ngày càng phát triển trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hướng tới việc cải thiện cách máy tính diễn giải ngôn ngữ và cảm xúc. Bằng cách cho phép máy móc phân tích cảm xúc ở cấp độ từng khía cạnh riêng lẻ thay vì toàn bộ văn bản, phương pháp này góp phần phát triển trí tuệ nhân tạo nhạy bén hơn và nhận biết ngữ cảnh tốt hơn.