Abstract-Emulating den mänskliga hjärnan är en av de centrala utmaningarna i beräknings intelligens, vilket innebär många viktiga problem med artificiell intelligens, inklusive förståelse mänskligt språk, resonemang och känslor. I detta arbete kombineras dataintelligenstekniker med vanlig datorteknik och lingvistik för att analysera känslodataflöden, d.v.s. för att automatiskt avkoda hur människor uttrycker känslor och åsikter via naturligt språk. Den ökande tillgången på sociala data är mycket fördelaktigt för uppgifter som varumärke, produktpositionering, företagens rykteshantering och marknadsföring av sociala medier. Att få fram användbar information från denna enorma mängd ostrukturerade data är dock fortfarande en öppen utmaning. Även om sådana data är lättillgängliga för människor, är de inte lämpliga för automatisk bearbetning: maskiner kan fortfarande inte på ett effektivt och dynamiskt sätt tolka betydelsen av text i naturligt språk i mycket stora, heterogena, bullriga och tvetydiga miljöer som webben. Vi presenterar en ny metod som går utöver enbart ordnivåanalys av text och möjliggör en effektivare omvandling av ostrukturerade sociala data till strukturerad information, lätt att tolka av maskiner. I synnerhet beskriver vi ett nytt paradigm för koncept-känslaanalys i realtid som blandar dataintelligens, lingvistik och vanlig datorteknik för att förbättra noggrannheten i beräknings dyra uppgifter som polaritetsdetektering från stora sociala data. Den viktigaste nyheten i tidningen består i en algoritm som tilldelar kontextuell polaritet till begrepp i text och strömmar denna polaritet genom beroendebågarna för att tilldela varje mening en slutlig polaritetsetikett. Analys av hur känslorna flödar från begrepp till begrepp genom beroendeförhållanden möjliggör en bättre förståelse av varje begrepps kontextuella roll i texten, för att uppnå en dynamisk polaritetsslutsats som överträffar toppmoderna statistiska metoder både i fråga om noggrannhet och träningstid.
REF införde också en hjärninspirerad ram för analys av känslor i realtid av koncept-forskning för att hjälpa maskiner att efterlikna mänsklig inferens av känslor från naturligt språk.
Sentiment Data Flow Analysis by Means of Dynamic Linguistic Patterns
{'venue': 'IEEE Computational Intelligence Magazine', 'journal': 'IEEE Computational Intelligence Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}