EmoAtlas: An emotional network analyser of texts merging psychological lexicons, artificial intelligence and network science
Notice bibliographique
Résumé
We introduce EmoAtlas, a computational library/framework extracting emotions and syntactic/semantic word associations from texts. EmoAtlas combines interpretable artificial intelligence (AI) for syntactic parsing in 18 languages and psychologically-validated lexicons for detecting the 8 emotions in Plutchik's theory. We show that EmoAtlas can match or surpass transformer-based natural language processing techniques, BERT or Large Language Models like ChatGPT 3.5 or LLaMantino, in detecting emotions from Italian and English online posts and news articles (e.g., achieving 85.6$\%$ accuracy in detecting anger in posts vs the 68.8$\%$ value of ChatGPT and 89.9\% value for BERT). EmoAtlas presents important advantages in terms of speed and absence of fine-tuning, e.g. it runs 12x faster than BERT on the same data. Testing EmoAtlas' and easily trainable transformers' relevance in a psychometric task like reproducing human creativity ratings for 1,071 short texts, we find that EmoAtlas and BERT obtain equivalent predictive power (4-fold cross-validation, $\rho \approx 0.495$, $p<10^{-4}$). Combining BERT's semantic features with EmoAtlas' emotional/syntactic networks of words gets substantially better at estimating creativity rates of stories ($\rho=0.628$, $p<10^{-4}$). This indicates an interplay between the creativity of narratives and their semantic, emotional, and syntactic structure. Our results provides a quantitative example about how EmoAtlas and transformers could be used in synergy in psychometrics. Via interpretable emotional profiles and syntactic networks, EmoAtlas can quantify how emotions are channelled through specific associations in texts, e.g., how did customers frame their ideas and emotions towards "beds" in hotel reviews? We release EmoAtlas as a standalone "text as data" computational tool and discuss its impact in extracting interpretable and reproducible insights from texts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,012 | 0,006 |
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 ».