ym88659208ym87991671
Определение эмоций пользователя | Документация для разработчиков

Определение эмоций пользователя

Обновлено 27 марта 2024

Использовать речевые технологии можно отдельно от инструментария Studio. Подробнее об этом в разделе SaluteSpeech.

Если в смартапе использованы технологии распознавания речи, вы можете получать данные об эмоциональной окраске ответов пользователя. При использовании SmartApp API все данные об ответах пользователя передаются в сообщении MESSAGE_TO_SKILL в payload. Данные находятся в поле annotations в объекте asr_sentiment.

В массиве classesопределяется три оттенка эмоций:

  • positive — позитивный оттенок ответа,
  • neutral — нейтральный оттенок ответа,
  • negative — негативный оттенок ответа.

Вероятность каждого варианта передается в массиве probas в диапазоне значений от 1 до 0.

Пример:

"asr_sentiment": {
"classes": ["positive", "neutral", "negative"],
"probas": [0.0, 1.0, 0.0]
}

Коэффициенты приходят для всех оттенков, по ним вы можете определить вероятность той или иной эмоциональной окраски ответа пользователя. Самая вероятная эмоциональная окраска имеет коэффициент 1.

Заметили ошибку?

Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter, чтобы сообщить нам о ней

Это полезный материал?
ПАО Сбербанк использует cookie для персонализации сервисов и удобства пользователей. Вы можете запретить сохранение cookie в настройках своего браузера.