Détection d'émotions dans le texte
La détection d'émotions est une tâche de traitement automatique du langage naturel qui classe les émotions de base et complexes exprimées dans le texte — peur, joie, colère, tristesse, surprise et dégoût — au sein d'un cadre émotionnel reconnu tel que le modèle des émotions de base d'Ekman ou la roue de Plutchik. Elle s'appuie sur l'argument de Paul Ekman (1992) en faveur d'un petit ensemble d'émotions de base universelles, allant au-delà d'une simple dichotomie positif/négatif pour attribuer une étiquette émotionnelle spécifique à chaque fragment de texte.
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Sources
- Ekman, P. (1992). An Argument for Basic Emotions. Cognition & Emotion, 6(3-4), 169-200. DOI: 10.1080/02699939208411068 ↗
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Emotion Detection in Text. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/text-mining/emotion-detection
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