分析Facebook的情绪识别专利自动生成emoji

　　Facebook于5月2日成功申请了一项专利技术：通过监测用户在发帖时的打字速度来预测用户当下的情绪，并作出相应的文字修改。这是Facebook软件与用户互动的新技术：先预设一套emoji表情包，与实际捕捉到的用户大致表情相对应，Facebook就可以更轻易地知道用户当下的心情。用户也可以自己做出各种表情，让手机自动识别，增加聊天的趣味性。
　　CBInsights文章“Facebook’s Emotion Tech: Patents Show New Ways For Detecting And Responding To Users’ Feelings”介绍了这项新技术，该技术主要通过两种方法推测用户的心情。
　　方法一：探测用户打字速度、按键压力
　　科技公司一直都努力让产品能捕捉用户的情绪反应，并做出回应，但这一点非常难做到。一方面，他们需要识别出情绪最强的内容，还要根据用户的反应，做出回应，这很难实现。另一方面，情绪识别技术实现的难度很大，而且还会有公关以及伦理道德方面的风险。
　　该项专利技术可以自动为文本信息添加情绪化内容，并根据键盘输入法预测出用户当下的情绪。文本信息的图像会实时根据预测出的用户情绪而发生变化。不过，仅凭文本信息来传达情绪和想要表达的含义，是很困难的。
　　该系统的目的就是减少信息带来的误解。它会从键盘、鼠标、触屏设备等的输入设备当中搜集数据，并根据相应的打字速度、用户手指对按键施加的压力（通过重力传感器测出）和手指移动的轨迹、用户的位置来判断情绪。
　　方法二：摄像头捕捉用户表情
　　该项专利技术可以捕捉智能手机和笔记本用户的面部表情（甚至不用打开摄像头），从而检测出他们对不同内容的情绪反应。Facebook提倡使用“被动绘图数据”（可视化数据，由前置摄像头自动捕获手机或笔记本用户的图像生成）。这是因为，用户基本上只要使用手机或笔记本，面部就会朝向摄像头，而这就是Facebook想要利用的图像资源。
　　只要系统成功捕获图像，用户的情绪就会被一个API部件识别出来，并作为数据储存起来。然后，Facebook就可以判断出文本信息隐含的具体情绪，这对于Facebook和内容生产者都是有利的。此外，Facebook还可以把根据情绪修改后的文本传送给用户，这样可以增加用户的使用乐趣。
　　有了这项专利技术，发送带有emoji表情的信息文本的过程就可以变得更加精简：该系统可以实时捕捉用户面部表情，借此判断用户的情绪，并搜寻最适合的emoji。比如，用户一笑，系统就会自动生成emoji笑脸，添加到推文或信息当中。
　　此外，该系统还有别的功能。它可以更细致地分析用户的面部，从而对生成的emoji进行修改完善。另外，连用户的姿势也可以做成emoji——用户竖起大拇指，系统就可以生成相应的“竖大拇指”emoji。