Framework Sticky HDP-HMM per il Monitoraggio Persistente degli Stati Emotivi

È stato introdotto un nuovo framework leggero per monitorare gli stati emotivi in corso durante le conversazioni, utilizzando sticky factorial HDP-HMM insieme a dati multimodali di valenza-arousal provenienti da video, audio e testo. Questo metodo concettualizza le emozioni conversazionali come una serie di regimi emotivi sottostanti, superando le sfide poste dal riconoscimento delle emozioni a livello di enunciato che non riesce a catturare fasi sostenute. Valutato con metriche LLM-as-a-Judge, geometriche e di coerenza temporale, lo sticky HDP-HMM produce sequenze di regimi più interpretabili rispetto agli HMM gaussiani standard, riducendo significativamente i costi computazionali associati alle tecniche di tracciamento dello stato del dialogo basate su LLM. Questo framework mira a migliorare la comprensione e la guida della comunicazione, in particolare nei contesti conversazionali clinici.