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Wir präsentieren einen rechnergestützten Rahmen zum Verständnis der sozialen Aspekte von Emotionen in Twitter-Gesprächen. Unter Verwendung von unannotierten Daten und semisupervised maschinellem Lernen betrachten wir emotionale Übergänge, emotionale Einflüsse zwischen den Gesprächspartnern und Muster in den insgesamt emotionalen Austausch. Wir stellen fest, dass Gesprächspartner in der Regel dieselbe Emotion ausdrücken, die wir Emotionale Akkommodation nennen, aber wenn dies nicht der Fall ist, neigt einer der Gesprächspartner dazu, mit einer positiven Emotion zu reagieren. Wir zeigen auch, dass Tweets, die Mitgefühl, Entschuldigung und Beschwerde enthalten, bedeutende emotionale Beeinflusser sind. Wir überprüfen den Teil der Emotionenklassifikation unseres Rahmens anhand eines von Menschen annotierten Korpus.
Kim et al. (Tue,) haben diese Frage untersucht.
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