Abstrakt. I detta papper, vi antar en övervakad maskininlärning metod för att känna igen sex grundläggande känslor (fara, avsky, rädsla, lycka, sorg och överraskning) med hjälp av en heterogen känsla-annoterade dataset som kombinerar nyhetsrubriker, sagor och bloggar. För detta ändamål, olika funktioner uppsättningar, såsom påsar med ord, och N-gram, användes. Support Vector Machines Classifier (SVM) presterade betydligt bättre än andra Classifiers, och den generaliserade bra på osynliga exempel.
REF ) antar en övervakad maskininlärning metod för att känna igen sex grundläggande känslor (fara, avsky, rädsla, lycka, sorg och överraskning) med hjälp av en heterogen känsla-annoterade dataset som kombinerar nyhetsrubriker, sagor och bloggar.
Using a Heterogeneous Dataset for Emotion Analysis in Text
{'venue': 'Canadian Conference on AI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}