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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Shuai Yuan (Central China Normal University) Huan Huang (South Central University for Nationalities) Linjing Wu (Central China Normal University)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.10 No.4
발행연도
2016.12
수록면
103 - 110 (8page)

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Emotion recognition is an important component of affective computing, and is significant in the implementation of natural and friendly human-computer interaction. An effective approach to recognizing emotion from text is based on a machine learning technique, which deals with emotion recognition as a classification problem. However, in emotion recognition, the texts involved are usually very short, leaving a very large, sparse feature space, which decreases the performance of emotion classification. This paper proposes to resolve the problem of feature sparseness, and largely improve the emotion recognition performance from short texts by doing the following: representing short texts with word cluster features, offering a novel word clustering algorithm, and using a new feature weighting scheme. Emotion classification experiments were performed with different features and weighting schemes on a publicly available dataset. The experimental results suggest that the word cluster features and the proposed weighting scheme can partly resolve problems with feature sparseness and emotion recognition performance.
#Emotion recognition #Affective computing #Word clustering

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. EMOTION RECOGNITION BASED ON WORD CLUSTERING
IV. EXPERIMENTS AND EVALUATION
V. CONCLUSION AND FUTURE WORKS
REFERENCES

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