ScholarGate
Ассистент
Process / pipeline

Детекция эмоций в тексте

Детекция эмоций — это задача обработки естественного языка, которая классифицирует базовые и сложные эмоции, выраженные в тексте — страх, радость, гнев, грусть, удивление и отвращение — в рамках признанной системы эмоций, такой как модель базовых эмоций Экмана или колесо Плутчика. Она основана на аргументе Пола Экмана 1992 года о небольшом наборе универсальных базовых эмоций, выходя за рамки простого разделения на позитивное/негативное, чтобы присвоить каждой части текста конкретную метку эмоции.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateEmotion Detection (Emotion Detection in Text). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/text-mining/emotion-detection · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026