Grafik sinir ağı tabanlı çok modlu duygu tanıma

Günümüzde Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme (DL), insan duygularından bilgi çıkarmak için kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amaçlarından biri, görsel, konuşma ve metin verileri analiz etmek için grafik sinir ağı (GNN) tabanlı duygu hesaplamayı kullanmaktır. Duyguları tanımak zordur çünkü; yaş, kültür, yüz ifadesi, çevre senaryosu ve fiziksel yorgunluğa göre değişirler. Mevcut çalışmalar, çalışmamızın amaçlarından biri olan GNN tabanlı duygu hesaplama konusundaki en son analiz gelişmelerini ve başarılarını henüz tam tamamlanmamıştır. GNN, görsel, konuşma ve metin verilerden duygu analizi gerçekleştirmeyi desteklemek için daha da kabul edilebilir. Geneleksel duygu analizi tekniklerinden ziyade, çalışmamız doğruluk ve daha spesifik sonuçlar elde etme sürecine dayanmaktadır. Ayrıca bir çalışma, insanlar ve makineler arasındaki uçurumu kapatmaya yardımcı olacaktır.