Classificação de emoções usando exemplos massivos extraídos da web

Neste artigo, propomos um método orientado a dados para inferir a emoção de um falante conversando com um sistema de diálogo a partir do conteúdo semântico de uma utterance. Primeiro, obtemos totalmente de forma automática uma enorme coleção de instâncias de eventos que provocam emoções da Web. Com o japonês escolhido como língua-alvo, cerca de 1,3 milhão de instâncias de eventos provocadores de emoções são extraídas usando um léxico emocional e padrões lexicais. Em seguida, decompomos a tarefa de classificação de emoções em dois subpassos: classificação de polaridade de sentimentos (classificação de emoções grosseira) e classificação de emoções (classificação de emoções refinada). Para cada subtarefa, a coleção de instâncias de eventos provocadores de emoções é utilizada como exemplos rotulados para treinar um classificador. Os resultados de nossos experimentos indicam que nosso método supera significativamente o método base.