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Emotion ist ein primärer Aspekt der Kommunikation und kann auf viele Arten ausgedrückt werden. Die textbasierte Emotionserkennung (TBED), ein schnell wachsender Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), ist der Prozess der Klassifizierung syntaktischer oder semantischer Einheiten eines Korpus in eine gegebene Menge von Emotionklassen, die von einem psychologischen Modell vorgeschlagen werden. Automatische TBED-Mechanismen verwenden maschinelles Lernen, um rechnergestützte Plattformen zu schaffen, die den Prozess der Emotionsextraktion automatisieren. TBED hat eine Vielzahl von Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz: Semantische Analyse von Dokumenten und öffentlichen Nachrichten im Zusammenhang mit Terroranschlägen (um Risiken zu mindern), automatisierte Analyse historischer Korpora und Untersuchung von Produktbewertungen (um die Kundenzufriedenheit zu bewerten). Diese Arbeit überprüft die aktuelle Literatur zur TBED und die damit verbundenen psychologischen Modelle.
Zad et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.