Vi beskriver Open University teamets inlämning till 2011 i2b2/VA/Cincinnati Medical Natural Language Processing Challenge, Track 2 Delad Uppgift för känsloanalys i självmord anteckningar. Denna gemensamma uppgift fokuserade på utvecklingen av automatiska system som identifierar, på straffnivå, affektiv text av 15 specifika känslor från självmord anteckningar. Vi föreslår en hybridmodell som innehåller ett antal naturliga språk bearbetning tekniker, inklusive lexikon-baserade sökord spotting, CRF-baserade känsla kö identifiering, och maskininlärning-baserad känsla klassificering. De resultat som genereras av olika tekniker integreras med hjälp av olika röstbaserade sammanslagningsstrategier. Det automatiserade systemet gjorde bra ifrån sig mot den manuellt annoterade guldstandarden, och uppnådde uppmuntrande resultat med ett mikrogenomsnittligt F-mått på 61,39 % i textrörelseigenkänning, som rankades 1:a plats av 24 deltagarlag i denna utmaning. Resultaten visar att det är möjligt att på ett effektivt sätt känna igen känslor från ett automatiserat system när det finns en stor kommenterad corpus.
Yang m.fl. REF föreslår en hybridmodell som inkluderar lexiconkeyword spotting, CRF-baserad känsla identifikation och maskininlärning baserade metoder inklusive SVM, naiv Bayesian och max entropy för att klassificera känslor.
A Hybrid Model for Automatic Emotion Recognition in Suicide Notes
{'venue': None, 'journal': 'Biomedical Informatics Insights', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}