Un modelo de detección de afectos textuales utilizando conocimiento del mundo real

Este documento presenta una forma novedosa de evaluar las cualidades afectivas del lenguaje natural y un escenario para su uso. Enfoques anteriores para la detección de afectos textuales han empleado la identificación de palabras clave, afinidad léxica, métodos estadísticos y modelos diseñados a mano. Este artículo demuestra un nuevo enfoque, utilizando conocimiento del mundo real a gran escala sobre la naturaleza afectiva inherente de situaciones cotidianas (como "tener un accidente de coche") para clasificar oraciones en categorías de emociones "básicas". Este enfoque de sentido común tiene nuevas implicaciones de robustez. Open Mind Commonsense se utilizó como un corpus del mundo real de 400,000 hechos sobre el mundo cotidiano. Se combinan cuatro modelos lingüísticos para la robustez como una sociedad de reconocimiento de afectos basada en el sentido común. Estos modelos cooperan y compiten para clasificar el afecto del texto. Un sistema que analiza cualidades afectivas oración por oración es de valor práctico cuando las personas quieren evaluar el texto que están escribiendo. Como tal, el sistema se prueba en una aplicación de redacción de correos electrónicos. Los resultados sugieren que el enfoque es lo suficientemente robusto como para permitir interfaces de texto afectivo plausibles.