Exakt upptäckt av känslor från naturligt språk har tillämpningar som sträcker sig från att bygga emotionella chatbots till bättre förståelse individer och deras liv. Framstegen när det gäller att upptäcka känslor har dock hindrats av avsaknaden av stora märkta datauppsättningar. I detta arbete bygger vi en mycket stor datauppsättning för finkorniga känslor och utvecklar djupinlärningsmodeller på den. Vi uppnår en ny state-of-the-art på 24 finkorniga typer av känslor (med en genomsnittlig noggrannhet på 87,58%). Vi utvidgar också uppgiften bortom känslotyper till att modellera Robert Plutchiks 8 primära känslodimensioner, vilket ger en överlägsen noggrannhet på 95,68%.
REF använde distansövervakning för att konstruera en stor datauppsättning från det allmänna Twitter för finkornig känslodetektering och utforskade djupinlärningsmodeller för att upptäcka känslor.
EmoNet: Fine-Grained Emotion Detection with Gated Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}