I den här artikeln presenterar vi en metod för att förutsäga känslor från flermärkta samtalsprotokoll. Avskrifterna är från en filmdialogruta corpus och annoteras delvis av 3 annoterare. Metoden inkluderar att bygga en känsla lexikon bootstrappad från Wordnet efter begreppet Plutchik grundläggande känslor och dynader. Lexikonet anpassas sedan till träningsdata genom att använda ett enkelt neuralt nätverk för att finjustera vikterna mot varje grundläggande känsla. Vi använder sedan den anpassade lexikonet för att extrahera funktionerna och använda dem för ett annat Deep Network som gör upptäckten av känslor i samtalsavskrifter. Experimenten utfördes för att bekräfta metodens effektivitet, som visade sig vara nästan lika bra som en mänsklig notator.
REF utvecklade en känslalexikon från WordNet.
Multiple Emotions Detection in Conversation Transcripts
{'venue': 'PACLIC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}