Emotion, det privata tillståndet i en mänsklig enhet, håller på att bli ett viktigt ämne i Natural Language Processing (NLP) med ökad användning av sökmotorer. Den nuvarande uppgiften syftar till att manuellt kommentera meningarna i en webbaserad Bengali blogg corpus med emotionella komponenter såsom emotionella uttryck (ord/fras), intensitet, tillhörande innehavare och ämne(er). Ekmans sex känsloklasser (fara, avsky, rädsla, glädje, sorg och överraskning) tillsammans med tre typer av intensiteter (hög, allmän och låg) beaktas för meningsnivå annotering. Närvaro av diskursmarkörer, interpunktionstecken, negationer, konjunkter, reduplikation, retorik kunskap och särskilt smiliser spelar de bidragande rollerna i annotationsprocessen. Olika typer av fasta och avslappnade strategier har använts för att mäta överenskommelsen mellan de sententa känslorna, intensiteterna, emotionella innehavare respektive ämnen. Experimentella resultat för varje känsloklass på ordnivå på en liten uppsättning av hela corpus har befunnits tillfredsställande.
REF syftar till att manuellt kommentera meningarna i en webbaserad Bengali blogg corpus med emotionella komponenter såsom emotionella uttryck (ord/fras), intensitet, tillhörande innehavare och ämne(n).
Labeling Emotion in Bengali Blog Corpus – A Fine Grained Tagging at Sentence Level
{'venue': 'Proceedings of the Eighth Workshop on Asian Language Resouces', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology']}