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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Using a Heterogeneous Dataset for Emotion Analysis in Text

verfasst von : Soumaya Chaffar, Diana Inkpen

Erschienen in: Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, we adopt a supervised machine learning approach to recognize six basic emotions (anger, disgust, fear, happiness, sadness and surprise) using a heterogeneous emotion-annotated dataset which combines news headlines, fairy tales and blogs. For this purpose, different features sets, such as bags of words, and N-grams, were used. The Support Vector Machines classifier (SVM) performed significantly better than other classifiers, and it generalized well on unseen examples.

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Metadaten
Titel
Using a Heterogeneous Dataset for Emotion Analysis in Text
verfasst von
Soumaya Chaffar
Diana Inkpen
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-642-21042-6

Electronic ISBN: 978-3-642-21043-3

Copyright-Jahr: 2011

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-21043-3_8

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