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Die Erkennung des persönlichen emotionalen Zustands oder der Stimmung, die durch Text vermittelt wird, ist die Hauptaufgabe, die wir in unserer Forschung angehen. Die Kommunikation von Emotionen durch Textnachrichten und Beiträge persönlicher Blogs stellt die Herausforderung des ‚informellen Schreibstils‘ für Forscher dar, die grammatisch korrekte Eingaben erwarten. Unser Affect Analysis Model wurde entwickelt, um mit informellen Nachrichten umzugehen, die in einer verkürzten oder expressiven Weise verfasst sind. Bei der Konstruktion unseres regelbasierten Ansatzes zur Affekterkennung aus Text haben wir das Kompositionsprinzip befolgt. Unsere Methode ist in der Lage, Sätze unterschiedlicher Komplexität zu verarbeiten, einschließlich einfacher, zusammengesetzter, komplexer (mit Ergänzungs- und Relativsätzen) sowie komplex-zusammengesetzter Sätze. Die Bewertung des Algorithmus des Affect Analysis Model zeigte vielversprechende Ergebnisse hinsichtlich seiner Fähigkeit, affektive Informationen in Texten aus einem bestehenden Korpus persönlicher Blogbeiträge genau zu erkennen.
Neviarouskaya et al. (Fr,) haben diese Frage untersucht.
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