Detection of emotion by text analysis using machine learning 初AI論文メモ
【要約】
この記事は、感情分析に関する論文「Detection of emotion by text analysis using machine learning」のメモをまとめたものである。感情はポール・エクマンによる6つの基本的な感情(喜び、悲しみ、怒り、恐怖、愛、驚き)で定義され、カテゴリカルアプローチを採用している。データはSNSから収集され、機械学習手法としてナイーブベイズ(NB)、サポートベクターマシン(SVM)、CNN、RNN(LSTM)を使用した結果、CNN + LSTMが最も高いパフォーマンスを示した。
【重要ポイント】
・感情はポール・エクマンの6つ(喜び、悲しみ、怒り、恐怖、愛、驚き)で定義されている。
・データはSNSからの20,000件の投稿を使用し、トレーニング、テスト、検証セットに分割された。
・機械学習手法では、ナイーブベイズがSVMよりも良好なパフォーマンスを示し、CNN + LSTMが最も高い精度を達成した。