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Tackling the Challenge of Emotion Annotation in Text

La creación de un conjunto de datos etiquetas para el Reconocimiento de Emociones (RE) en texto no es trivial, ya que la detección de emociones en texto puede ser difícil incluso para los seres humanos, porque los contextos personales de cada persona pueden influir en la interpretación de las emociones. Muchas de las investigaciones llevadas a cabo hasta el momento, han mostrado las dificultades relacionadas con esta tarea, como: la detección de un buen acuerdo entre anotadores o el tiempo necesario para su desarrollo. Teniendo en cuenta estas dificultades y con el fin de disminuir y contrarrestar el desafío de la anotación de emociones, esta disertación abarca el análisis de diferentes aproximaciones semiautomáticas con el objetivo de mejorar la anotación de emociones en texto escrito. Más específicamente, se han investigado dos técnicas cuya usabilidad y efectividad has sido demostrada en otras tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): bootstrapping basado en Intensional Learning y un proceso de pre-anotación. Nos centramos en la anotación de emociones en texto escrito en Inglés para cualquier género textual, a nivel de oraciones y empleando un conjunto de categorías emocionales como etiquetas.

Identiferoai:union.ndltd.org:ua.es/oai:rua.ua.es:10045/79988
Date19 July 2018
CreatorsCanales Zaragoza, Lea
ContributorsMartínez-Barco, Patricio, Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
PublisherUniversidad de Alicante
Source SetsUniversidad de Alicante
LanguageEnglish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
RightsLicencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0, info:eu-repo/semantics/openAccess

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