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.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
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.
- Классификация речевых актовИнтеллектуальный анализ текста↔ сравнить
- Анализ тональностиИнтеллектуальный анализ текста↔ сравнить
- Классификация текстовИнтеллектуальный анализ текста↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →