Tillkomsten av sociala medier och dess välstånd gör det möjligt för användarna att dela med sig av sina åsikter och åsikter. Förstå användarnas känslomässiga tillstånd kan ge möjlighet att skapa nya affärsmöjligheter. Att automatiskt identifiera användarnas emotionella tillstånd från sina texter och klassificera känslor i finita kategorier som glädje, ilska, avsky osv. kan betraktas som ett problem med textklassificeringen. Men det introducerar ett utmanande inlärningsscenario där flera känslor med olika intensiteter ofta hittas i en enda mening. Dessutom förekommer vissa känslor oftare samtidigt som andra känslor sällan samexisterar. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som bygger på inlärning av känslofördelning för att ta itu med de ovannämnda frågorna. Nyckelidén är att lära sig en kartfunktion från meningar till deras känslofördelningar som beskriver flera känslor och deras respektive intensitet. Dessutom fångas relationen av känslor baserat på Plutchiks hjul av känslor och senare införlivas i inlärningsalgoritmen för att förbättra riktigheten av känslodetektion. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet effektivt kan hantera problemet med att upptäcka känslor och prestera anmärkningsvärt bättre än både metoden för att upptäcka hjärtkänslor och flermärkta inlärningsmetoder.
För att förutsäga flerfaldiga känslor med olika intensitet i en enda mening föreslog REF ett nytt tillvägagångssätt baserat på inlärning av känslofördelning.
Emotion Distribution Learning from Texts
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}