劉挺：“文本情感分析”將成為攻克機器人“情商”難題的重要選項

本刊記者|曹素妨

劉挺：“文本情感分析”將成為攻克機器人“情商”難題的重要選項

本刊記者|曹素妨

劉挺哈爾濱工業大學教授，社會計算與信息檢索研究中心主任

《中國傳媒科技》：您認為人工智能或者機器人會不會有情感？如何賦予其情感？需要哪些方面的技術以及怎樣的邏輯？

劉挺：我的答案是肯定的：未來機器人肯定會擁有情感，只是機器人的“情商”會有一個逐步提升的過程，初級階段會有點兒“呆萌”。情感是機器人擁有高級智能的一種體現，尤其是目前人們對陪伴型機器人的需求呼聲極高，缺乏情感的智能是殘缺不全的。

任何事情，只要能夠形式化，就可以被計算機所模擬，情感也是如此。比如：如果計算機能夠知道一個人如果考試不及格一般都會比較沮喪，就可以對考試失利的孩子說一些鼓勵的話，聽到鼓勵的孩子心情就會開朗起來，你說這樣的計算機有沒有情感呢？

在自然語言處理領域，文本情感分析將是攻克機器人理解文字語言情感的一項重要技術，近些年來吸引了眾多的學者參與這方面的研究工作，也取得了很多成果，這項技術可以幫助機器人理解人類語言的情感，如識別出是喜悅、悲傷、憤怒等情緒，以便更好的進行語義理解，做出合適的應答。除文本外，在語音情感識別與合成、人臉表情識別等方面，人工智能領域的同行們也都取得了引人注目的進展。

《中國傳媒科技》：機器人不僅可以進行新聞追蹤，而且可以做到新聞發現甚至“預測”，這將改寫新聞史。那么挖掘新聞價值的模型建構您認為涉及哪些專業、技術或學科？

劉挺：要預測新聞的價值，首先要發現大數據中的異常變化，只有異常變化的數據才有可能具有新聞價值；其次是對數據的變化進行歸類，根據以往新聞傳播的規律，并結合當前情景預測根據此次數據變化撰寫的新聞是否會引起讀者的廣泛關注。

這里主要涉及數據挖掘、社會媒體上的新聞傳播分析、傳播預測等。值得一提的是，現在有學者開始研究如何預測一條消息傳播到不同人群時激起的不同的情緒反應，如果這個能夠做好，就可以大致估計出一條新聞發出后可能主要帶來正面的讀者評價，還是負面的，很有意義。

《中國傳媒科技》：如果讓您簡單定位未來十年內機器學習在傳媒領域的作用、位置或可能扮演的角色、可能帶來的變化，您會怎么描述？

劉挺：我曾經寫過一篇文章《機器人來了，記者去哪兒》（http://wenting.baijia. baidu.com/article/165162），主要闡述了機器人將給新聞領域帶來的沖擊包括四個方面：編輯、寫作、傳播、輔助設備。總體而言，機器學習將在新聞的編輯、寫作、傳播、輔助設備等各個環節上發揮越來越重要的作用，為人類新聞工作者提供更多的支持、補充，當然也包括替代越來越多的人類程式化的腦力勞動。機器學習在人工智能領域中處于基礎地位，近來深度學習在語音、圖像領域取得重大突破，對自然語言處理也起到了重要的推進作用，機器學習通過自然語言處理、語音識別等應用技術間接地傳媒領域各個環節上機器能力的提升發揮作用。

在新聞領域，未來將是人機共生、人機協同的局面，對機器的恐懼是多余的，對人工智能將帶來的變革的理性認知和高度關注是非常必要的。

《中國傳媒科技》：您從事的中文信息處理方向的研究，和傳媒業相關的成果有哪些？這些研究具有怎樣的意義？可否舉例說明。

劉挺：有很多技術都與傳媒業相關，這其中包括基于社會媒體的情感分析技術，可以實時地分析大眾的情感波動，這對社會管理起到重要作用。還有研究基于新聞報道文本進行金融市場股市漲跌的預測，這對金融資本投資起到重要作用。另外，信息傳播方向的研究會分析同一個新聞事件，用哪些詞匯可以使得該新聞事件被傳播的更遠。

《中國傳媒科技》：如果說中文信息技術是解開語言的密碼，生物傳感技術則是為解開感知的密碼。這兩種技術在未來可能會有怎樣的碰撞？

劉挺：目前還看不到中文信息技術與生物傳感技術未來深度融合的趨勢，但生物傳感技術作為一種先進的數據采集手段，可以實時采集人的情緒等方面的變化并保存到數據庫中，這樣，基于中文信息處理的新聞自動轉寫系統可以向從地震、財經、體育數據庫中讀取和分析數據一樣，分析生物傳感數據，并從中發現有價值的數據波動，并撰寫報告。換句話說，目前階段生物傳感技術和中文信息處理技術的碰撞是“銜接”關系，不是“融合”關系。

《中國傳媒科技》：根據你的研究，對目前傳媒教育有何看法、建議？對傳媒專業學生的學習有何建議？

劉挺：我對傳播方面的教育完全不了解，不敢妄加評論。但大數據，尤其是社會媒體大數據的到來，已經引起傳媒領域的革命性變化，文科和工科在傳媒科技上的融合已經成為大勢所趨，年輕的傳媒領域的同學雖然是文科背景，但誰能夠抱定開放求變的觀念，積極吸收數據科學方面的最新成果，誰就一定會在未來的傳媒領域引領風騷。

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