Emotion Detection
Emotion detection is a natural-language-processing task that classifies the basic and complex emotions expressed in text — fear, joy, anger, sadness, surprise, and disgust — within a recognised emotion framework such as Ekman's basic-emotions model or Plutchik's wheel. It builds on Paul Ekman's 1992 argument for a small set of universal basic emotions, going beyond a simple positive/negative split to attach a specific emotion label to each piece of text.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.