Abstrakt. I den här artikeln presenterar vi ett experiment för att identifiera känslor i tweets. Till skillnad från tidigare studier, som vanligtvis använder de sex grundläggande känsloklasser som definieras av Ekman, klassificerar vi känslor enligt en uppsättning av åtta grundläggande bipolära känslor som definieras av Plutchik (Plutchiks "hjul av känslor"). Detta gör att vi kan behandla det inneboende flerklassiga problemet med känsloklassificering som ett binärt problem för fyra motsatta känslor par. Vårt tillvägagångssätt gäller distansövervakning, vilket har visat sig vara ett effektivt sätt att övervinna behovet av en stor uppsättning manuellt märkta data för att producera korrekta klassificeringar. Vi bygger vidare på tidigare arbete genom att behandla inte bara smilisar och hashtags utan även emoji, som i allt högre grad används i sociala medier, som ett alternativ till explicita, manuella etiketter. Eftersom dessa etiketter kan vara bullriga, utför vi först ett experiment för att undersöka korrespondensen mellan vissa etiketter av olika typer antas vara ett tecken på samma känslor. Vi testar sedan och jämför noggrannheten hos oberoende binära klassificerare för var och en av Plutchiks fyra binära känslor par tränas med olika kombinationer av etiketttyper. Våra bäst presterande klassiatorer ger resultat mellan 75-91%, beroende på känsloparet; dessa klassiatorer kan kombineras för att emulera en enda multi-märkning klassifier för Plutchik åtta känslor som uppnår noggrannhet bättre än de som rapporterats i tidigare multi-way klassificeringsstudier.
Tidigare arbeten har använt sig av teorier om känslor som Ekmans sex grundläggande känslor och Plutchiks åtta grundläggande känslor (Mohammad, 2012; REF.
Distant Supervision for Emotion Classification with Discrete Binary Values
{'venue': 'CICLing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}