Detecção de Emoções em Textos

Beschreibung

Analisa o cenário atual sobre aplicação de detecção de emoções em texto.
Diego Garrido
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Diego Garrido
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Zusammenfassung der Ressource

Detecção de Emoções em Textos
  1. Aplicações
    1. Mineração de opinião e análise de mercado
      1. E-learning
        1. Jogos
          1. Identificação de autoria, etc.
          2. Linguística Computacional

            Anmerkungen:

            • Área interdisciplinar de pesquisa dedicada ao estudo de modelos estatísticos ou baseados em regras (ruled-based)para modelagem da linguagem natural a partir de uma perspectiva computacional.
            1. Modelagem da linguagem natural
            2. Áreas de Estudo
              1. Sentiment Analysis

                Anmerkungen:

                • Conjunto de técnicas tipicamente voltadas para a classificação de textos de acordo com a relevância afetiva e a exploração de opinião de consumidores ou usuários voltadas para análise de mercado.
                1. Anotação de valência
                  1. Positiva ou negativa
                  2. Rotulação de emoções
                    1. Também conhecido como
                      1. Opinion Mining
                      2. Análise
                        1. Nível Documento

                          Anmerkungen:

                          • Análise de todos o documento e classificação da opinião expressa pelo documento como positiva ou negativa.
                          1. Nível de Sentença

                            Anmerkungen:

                            • Classificação de sentimento de sentenças curtas.
                            1. Nível de Aspecto

                              Anmerkungen:

                              • Classificação de sentimentos em relação a aspectos específicos das entidades de interesse. Exemplo: "A qualidade da voz neste telefone não é boa, mas a duração da bateria é muito longa."
                            2. Abordagem
                              1. Baseada em Léxicos
                                1. Dicionário de Palavras
                                  1. Sentimento foi manualmente anotado
                                    1. WordNet
                                  2. Aprendizado de Máquina
                                    1. Aprendizagem Supervisionada

                                      Anmerkungen:

                                      • Cada amostra da base possui um conjunto de "features". Modelo correlaciona "features" aos rótulos. Baseado no modelo, novas amostras são classificadas de acordo com os rótulos existentes.
                                      1. Base de treinamento rotulada

                                        Anmerkungen:

                                        • Tipicamente sentenças ou documentos
                                        1. "Features" linguísticos
                                          1. Bag of Words

                                            Anmerkungen:

                                            • Presença e frequência de palavras (individuais ou n-grams) -> Bag of Words (BoW)
                                            1. Parts of Speech

                                              Anmerkungen:

                                              • PoS - Adjetivos, substantivos, advérbios.
                                              1. Negações
                                            2. Não Supervisionada

                                              Anmerkungen:

                                              • As "features" são utilizadas para determinar a similaridade entre sentenças, ajudando a identificar categorias.
                                            3. Híbrida
                                          2. Computer-Assisted Creativity
                                            1. Propagandas
                                              1. Automáticas
                                                1. Personalisadas
                                                2. Geração automática
                                                  1. Headlines
                                                    1. Títulos
                                                      1. Legendas
                                                    2. Agentes Virtuais
                                                      1. Geração automática de falas
                                                    3. ANEW

                                                      Anmerkungen:

                                                      • http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2237-60892011000300003
                                                      1. Affective Norms for English Words
                                                        1. Valores PAD
                                                          1. Pleasure
                                                            1. Arousal
                                                              1. Dominance
                                                            Zusammenfassung anzeigen Zusammenfassung ausblenden

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                                                            Diego Garrido
                                                            PuKW Step 2 Neue Ausgearbeitete Fragen
                                                            Tim2015
                                                            Fachbegriffe für den Sprachunterricht
                                                            Stefan Kurtenbach
                                                            EVA - Vorbereitung MC Teil
                                                            hans urst
                                                            Prüfungsthemen APSY EURO-FH B.Sc.
                                                            ??? ???
                                                            Vetie Allgemeine Pathologie Altklausur 2015
                                                            Tropsi B
                                                            GESKO A WERB WS 2018/19
                                                            Caroline Hannah
                                                            Vetie - Chirurgie 2016
                                                            Peter Christian Ponn
                                                            Vetie Viro 2014
                                                            Annika G
                                                            Vetie Repro Allgemein
                                                            Julia Ka