I detta dokument föreslår vi ett flexibelt principbaserat tillvägagångssätt (PBA) för klassifikation av läsare och skrivhjälp. PBA är en mycket automatiserad process som lär sig känslomallar från råa texter för att karakterisera en känsla och är begriplig för människor. Dessa mallar är antagna för att förutsäga läsare-emotion, och kan ytterligare hjälpa i emotionell resonans skriva. Resultaten visar att PBA på ett effektivt sätt kan upptäcka läseminnen genom att utnyttja de syntaktiska strukturerna och semantiska associationerna i sammanhanget, vilket leder till att välkända statistiska textklassificeringsmetoder och den senaste metoden för klassificering av läsare och rörelse. Dessutom kan författare skapa mer emotionell resonans i artiklar under hjälp av de genererade känslomallar. Dessa mallar har visat sig vara mycket tolkningsbara, vilket är ett attribut som är svårt att uppnå i traditionella statistiska metoder.
REF använde språkliga mallar för att förutsäga läsarens känslor.
Linguistic Template Extraction for Recognizing Reader-Emotion and Emotional Resonance Writing Assistance
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}