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Emotionserkennung in Texten

Emotionserkennung ist eine Aufgabe der natürlichen Sprachverarbeitung, die grundlegende und komplexe Emotionen, die in Texten ausgedrückt werden – Angst, Freude, Wut, Traurigkeit, Überraschung und Ekel – innerhalb eines anerkannten Emotionsrahmens wie Ekmans Modell der Grundemotionen oder Plutchiks Rad klassifiziert. Sie baut auf Paul Ekmans Argumentation von 1992 für eine kleine Menge universeller Grundemotionen auf und geht über eine einfache positiv/negativ-Trennung hinaus, um jedem Textstück ein spezifisches Emotionslabel zuzuordnen.

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Quellen

  1. Ekman, P. (1992). An Argument for Basic Emotions. Cognition & Emotion, 6(3-4), 169-200. DOI: 10.1080/02699939208411068
  2. Mohammad, S.M. & Turney, P.D. (2013). Crowdsourcing a Word–Emotion Association Lexicon. Computational Intelligence, 29(3), 436-465. DOI: 10.1111/j.1467-8640.2012.00460.x

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ScholarGate. (2026, June 1). Emotion Detection in Text. ScholarGate. https://scholargate.app/de/text-mining/emotion-detection

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ScholarGateEmotion Detection (Emotion Detection in Text). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/text-mining/emotion-detection · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026