Förutom information innehåller texten attitudinellt och mer specifikt emotionellt innehåll. Detta papper utforskar text-baserade känsloförutsägelse problem empiriskt, med hjälp av övervakad maskininlärning med SNoW lärande arkitektur. Målet är att klassificera den emotionella affiniteten av meningar i berättande domän av barns sagor, för efterföljande användning i lämplig expressiv återgivning av text-till-tal syntes. Inledande experiment på en preliminär datauppsättning på 22 sagor visar uppmuntrande resultat över en naiv baslinje och BOW metod för klassificering av emotionellt kontra icke-känslomässigt innehåll, med viss beroende av parameterinställning. Vi diskuterar också resultat för en trepartsmodell som omfattar emotionell valence, samt funktionsinställningar. Dessutom presenterar vi planer för en mer kognitivt sund sekventiell modell, med hänsyn till en större uppsättning grundläggande känslor.
Det textbaserade känsloförutsägelseproblemet med hjälp av övervakad maskininlärning med SNoWlearning-arkitekturen har diskuterats i REF.
Emotions From Text: Machine Learning For Text-Based Emotion Prediction
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}