ScholarGate
Asystent
Process / pipeline

Wykrywanie emocji w tekście

Wykrywanie emocji to zadanie z zakresu przetwarzania języka naturalnego, które klasyfikuje podstawowe i złożone emocje wyrażone w tekście — strach, radość, gniew, smutek, zaskoczenie i wstręt — w ramach uznanego modelu emocji, takiego jak model podstawowych emocji Ekmana lub koło emocji Plutchika. Opiera się na argumencie Paula Ekmana z 1992 roku dotyczącym niewielkiego zestawu uniwersalnych podstawowych emocji, wykraczając poza prosty podział na pozytywne/negatywne, aby przypisać konkretną etykietę emocjonalną do każdego fragmentu tekstu.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateEmotion Detection (Emotion Detection in Text). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/text-mining/emotion-detection · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026