已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Interpretable Emotion Analysis Based on Knowledge Graph and OCC Model

计算机科学 可解释性 情绪分析 推论 评价理论 随意的 自然语言处理 人工智能 认知 认知心理学 图形 情商 模块化设计 认知科学 心理学 社会心理学 理论计算机科学 材料科学 神经科学 复合材料 操作系统
作者
Shuo Wang,Yifei Zhang,Bochen Lin,Boxun Li
标识
DOI:10.1145/3511808.3557365
摘要

Sentiment analysis or opinion mining has been significant for information extraction from the text. At the same time, emotion psychology also proposed many appraisal theories for emotional evaluations and concrete predictions. While sentiment analysis focuses on identifying the polarity, appraisal theories of emotion can define different emotions and view emotions as process rather than states. In real life, the mechanism of emotional generations and interactions is complicated. Only plausible polarity can't provide enough explanations for the emotional mechanism. Hence an explainable model is in demand during emotion inference and dynamical analysis. In this paper, an analysis framework is constructed for interpreting casual association based on the emotional logic. Knowledge graph is introduced into the appraisal theories for inferring the emotions and predicting the action tendency. The emotion knowledge graph levels: concept level and case level. The concept level can be built manually as an abstract based on the appraisal model of Ortony, Clore & Collins (OCC model). The inference and predictions can be implemented at this level. The case level includes entities, objects, events and cognitive relations between them that extract from the text through the modular functions. The elements in the case level can be linked to the abstract types in the concept level for the emotional inference. We test this emotional analysis framework on several datasets from the appraisal theory and the text of drama works. The results demonstrate that our framework can make better inferences on emotions and good interpretability for human beings.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
本本完成签到 ,获得积分10
1秒前
陶1122发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
19秒前
20秒前
红枫没有微雨怜完成签到 ,获得积分10
36秒前
尹不愁应助寒冷的飞烟采纳,获得30
39秒前
尹不愁应助maomao采纳,获得10
46秒前
芊芊完成签到 ,获得积分10
48秒前
1分钟前
咕噜咕噜发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
尹不愁应助陶1122采纳,获得10
1分钟前
南淮完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
简单的沛蓝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
vuig完成签到 ,获得积分10
1分钟前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
大个应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
升升升呀应助陶1122采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
积极小太阳完成签到 ,获得积分10
1分钟前
李文鹏发布了新的文献求助10
1分钟前
不与仙同完成签到 ,获得积分10
1分钟前
songyu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
不能随便发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
生动夏青发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
相南相北完成签到 ,获得积分10
2分钟前
研友_Z30GJ8完成签到 ,获得积分0
2分钟前
小遇完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
一二完成签到,获得积分10
2分钟前
paleo-地质完成签到,获得积分10
2分钟前
OrthoLee完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
君华海逸完成签到,获得积分10
2分钟前
高分求助中
Un calendrier babylonien des travaux, des signes et des mois: Séries iqqur îpuš 1036
Sustainable Land Management: Strategies to Cope with the Marginalisation of Agriculture 1000
Corrosion and Oxygen Control 600
Heterocyclic Stilbene and Bibenzyl Derivatives in Liverworts: Distribution, Structures, Total Synthesis and Biological Activity 500
重庆市新能源汽车产业大数据招商指南(两链两图两池两库两平台两清单两报告) 400
Division and square root. Digit-recurrence algorithms and implementations 400
行動データの計算論モデリング 強化学習モデルを例として 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2545217
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2175578
关于积分的说明 5600050
捐赠科研通 1896314
什么是DOI,文献DOI怎么找? 946155
版权声明 565327
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 503541