Text kan innehålla eller framkalla flera känslor med varierande intensitet. Som sådan, känslodetektion, för att förutsäga flera känslor i samband med en viss text, kan kastas in i ett flermärkt klassificeringsproblem. Vi skulle vilja gå ett steg längre så att en rankad lista över relevanta känslor genereras där topprankade känslor är mer intensivt förknippade med text jämfört med lägre rangordnade känslor, medan rangordningen av irrelevanta känslor inte är viktig. För att ta itu med problemet föreslås en ny ram för relevant rangordning av känslor. Inom ramen är den objektiva förlustfunktionen utformad noggrant så att både känsloförutsägelse och rangordning av endast relevanta känslor kan uppnås. Dessutom observerar vi att vissa känslor förekommer oftare samtidigt som andra känslor sällan samexisterar. Sådan information ingår i ramverket som begränsningar för att förbättra riktigheten i känslodetektion. Experimentella resultat på två verkliga corpora visar att det föreslagna ramverket effektivt kan hantera känslodetektion och presterar anmärkningsvärt bättre än de senaste metoderna för att upptäcka känslor och flermärkta inlärningsmetoder.
Efter detta sätt, föreslogs en relevant etikett ranking ram för känslodetektion för att förutsäga flera relevanta känslor samt rankning av känslor baserat på deras intensiteter REF.
Relevant Emotion Ranking from Text Constrained with Emotion Relationships
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}