Natural language processing algorithms for recognizing the emotional state of the user
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
The paper considers modern natural language processing (NLP) algorithms for automatic recognition of the emotional state of users in web-oriented psychological support chat systems. Methods of sentiment analysis, multi-class emotion classification, and transformer-based approaches are analyzed. The specifics of applying these methods to the tasks of primary psychological diagnostics are described.
У тезах розглядаються сучасні алгоритми обробки природної мови (NLP) для автоматичного розпізнавання емоційного стану користувача в контексті веборієнтованих чат-систем психологічної підтримки.
У тезах розглядаються сучасні алгоритми обробки природної мови (NLP) для автоматичного розпізнавання емоційного стану користувача в контексті веборієнтованих чат-систем психологічної підтримки.
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Дзюменко Г. Д., Теренчук А. Т. Natural language processing algorithms for recognizing the emotional state of the user // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29805.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (8)
- Cambria E., Das D., Bandyopadhyay S., Feraco A. A Practical Guide to Sentiment Analysis. Springer, 2017. 285 p.
- Shatte A. B. R., Hutchinson D. M., Teague S. J. Machine learning in mental health: a scoping review of methods and applications. Psychological Medicine. 2019. Vol. 49, No. 9. P. 1426–1448.
- Hutto C. J., Gilbert E. VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Proceedings of the AAAI Conference on Web and Social Media. 2014. Vol. 8. P. 216–225.
- Plutchik R. The Nature of Emotions. American Scientist. 2001. Vol. 89, No. 4. P. 344–350.
- Vaswani A., Shazeer N., Parmar N. et al. Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems. 2017. Vol. 30. P. 5998–6008.
- Ji S., Zhang T., Ansari L., Fu J., Tiwari P., Cambria E. MentalBERT: Publicly Available Pretrained Language Models for Mental Healthcare. Proceedings of LREC 2022. P. 7184–7190.
- Sanh V., Debut L., Chaumond J., Wolf T. DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter. arXiv:1910.01108. 2019.
- Poria S., Hazarika D., Majumder N., Naik G., Cambria E., Mihalcea R. MELD: A Multimodal Multi-Relational Emotion Recognition Dataset for Conversational Sentiment Analysis. Proceedings of ACL 2019. P. 527–536.