Аналіз сучасних методів розпізнавання емоційних станів у текстових повідомленнях
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У роботі проаналізовано сучасні методи розпізнавання емоційних станів у текстових повідомленнях. Розглянуто лексично-правилові підходи, методи машинного навчання, а також глибокі нейронні мережі та трансформери для визначення емоційного забарвлення тексту. Проаналізовано переваги й недоліки цих підходів та окреслено перспективи розвитку систем розпізнавання емоцій у тексті.
This paper analyzes contemporary methods for recognizing emotional states in text messages. It examines lexicon- and rule-based approaches, machine learning methods, as well as deep neural networks and transformers for determining the emotional tone of text. The advantages and disadvantages of these approaches are discussed, and the prospects for further development of text-based emotion recognition systems are outlined.
This paper analyzes contemporary methods for recognizing emotional states in text messages. It examines lexicon- and rule-based approaches, machine learning methods, as well as deep neural networks and transformers for determining the emotional tone of text. The advantages and disadvantages of these approaches are discussed, and the prospects for further development of text-based emotion recognition systems are outlined.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8132-48-8
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Катрук К. О., Бабюк Н. П. Аналіз сучасних методів розпізнавання емоційних станів у текстових повідомленнях // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23977.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Nandwani P., Verma R. A review on sentiment analysis and emotion detection from text / P. Nandwani, R. Verma // Social Network Analysis and Mining. – 2021. – Vol. 11. – Art. 81.
- Chutia T., Baruah N. A review on emotion detection by using deep learning techniques / T. Chutia, N. Baruah // Artificial Intelligence Review. – 2024. – Vol. 57(8). – Art. 203.
- Mohammad S.M., Turney P.D. Crowdsourcing a word–emotion association lexicon / S.M. Mohammad, P.D. Turney // Computational Intelligence. – 2013. – Vol. 29(3). – P. 436–465.
- Devlin J., Chang M.W., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding / J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, K. Toutanova // Proc. of NAACL-HLT. – 2019. – P. 4171–4186.
- Acheampong F.A., Nunoo-Mensah H., Chen W. Transformer models for text-based emotion detection: a review of BERT-based approaches / F.A. Acheampong, H. Nunoo-Mensah, W. Chen // Artificial Intelligence Review. – 2021. – Vol. 54. – P. 5789–5829.