A term weighting method for identifying emotions from text content
Notice bibliographique
Résumé
Since the inception of the concept of social networking, communication patterns have shifted drastically with the unmitigated trend in socializing over the Internet, especially when people began connecting via mobile devices. Nowadays people tend to use these modern communication systems to share their emotions with each other. Human emotions play a vital role in human relationships and people share their emotions through facial expressions, gestures, speech and text messages. However, text messaging is the most common and widely accepted method to exchange information among peers through the Internet and mobile networks. In comparison to other methods, identifying emotions from text messages is rather difficult for the recipient. Therefore, the need of automating the emotion recognition from textual content has increased. Utilization of text classification techniques can be considered as the most common approach of identifying emotions from textual content. Prior to applying a text classifier, the textual data should be transformed into a data structure that the classifier understands by conforming to a document representation model and term weighting method. For this research Vector Space Model (VSM) is used as the document representation model. This paper proposes an extension to the Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) weighting method to increase classification accuracy and explains experiments conducted to discover the best term weighting method in vector space to be used in feature (text term) extraction from Aman's emotion text corpus. The text classification is done using Oracle's ODM SVM tool and LibSVM tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».