Abstrakt. I detta arbete behandlas utdrag av känslouttryck och taggning av engelska bloggmeningar med Ekmans sex grundläggande känslotaggar och någon av de tre intensiteterna: låg, medelhög och hög. Baslinjesystemet är utvecklat baserat på WordNet Affect-listor och beroenderelationer. Support Vector Machine (SVM) baserad övervakad ram används genom att införliva olika ord- och kontextnivå funktioner. Den funktionsanalys utförs på 358 utvecklings meningar följt av Information Gain-baserad beskärning. Tillämpning av tillåtna tag sekvenser och en klass-splitting teknik förbättrar systemets prestanda och minskar problemet med etiketten bias av SVM. Det övervakade systemet överträffar baslinjesystemet och uppnår genomsnittliga F-Scores på 82,72%, 76.74% och 89,21% för emotionella uttryck, senentiala känslor taggar respektive intensiteter på 565 guld standard test meningar. En jämförande utvärdering visar att märkning av känslokänslor som bygger på känslouttryck, intensiteter och sammanhang överbryggar klyftan mellan att identifiera känslokänslor beroende på bara ord.
REF behandlar utdrag av känslouttryck och taggning av engelska bloggmeningar med Ekmans sex grundläggande känslotaggar och någon av de tre intensiteterna: låg, medelhög och hög.
Identifying Emotional Expressions, Intensities and Sentence Level Emotion Tags Using a Supervised Framework
{'venue': 'PACLIC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}