The computer-aided detection, analy

The computer-aided detection, analysis and application of emotion, particularly in text, has been a growth area in recent years (Pang & Lee, 2008). Almost all of this research has focused on detecting opinions in large bodies of text. For example, a program might scan a large number of customer comments or reviews of a manufacturer’s products and report which aspects of which products tended to receive positive and negative feedback. Known as opinion mining (computer science) or sentiment analysis (computational linguistics), this approach typically works by identifying positive words or phrases in free text (e.g., “I like”, or “rocked!”) and tying them to the objects referred to (e.g., “the leather seats”, “the package of extras”). From a wider social perspective, emotion is important to human communication and life and so it seems that the time is ripe to exploit advances and intuitions from opinion mining in order to detect emotion in a wider variety of contexts and for primarily social rather than commercial goals. In particular, is it now possible to detect emotion in people’s textual communications and use this to gain deeper insights into issues for which emotion can play a role? For instance, how important is emotional expression for: effective communication between friends or acquaintances, winning an online argument, automatically detecting abusive communication patterns in chatrooms, or detecting predatory behaviour online?
This article begins the process of moving from opinion mining to emotion detection by using a case study of MySpace comments to demonstrate that it is possible to extract emotion-bearing comments on a large scale, to gain preliminary results about the social role of emotion and to identify key problems for the task of identifying emotion in informal textual communications online. Hence, although it is preliminary and exploratory it is designed to report useful information for future emotion detection research and for those interested in social network communication. Large scale data collection and analysis from social network sites has already been used for social science research goals (Kleinberg, 2008) but not yet in combination with emotion detection.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตรวจสอบการใช้คอมพิวเตอร์ช่วย วิเคราะห์ และประยุกต์อารมณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในข้อความ ได้รับพื้นที่เติบโตในปีที่ผ่านมา (ปาง & Lee, 2008) เกือบทั้งหมดของงานวิจัยนี้ได้เน้นตรวจสอบความคิดเห็นในร่างกายขนาดใหญ่ของข้อความ ตัวอย่าง โปรแกรมอาจสแกนจำนวนความคิดเห็นหรือการรีวิวผลิตภัณฑ์ของผู้ผลิต และรายงานด้านใดของผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มที่จะ ได้รับค่าบวกและค่าลบความคิดเห็น เรียกว่าเห็นเหมือง (วิทยาการคอมพิวเตอร์) หรือการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น (ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ), วิธีการนี้ทำงานโดยปกติ โดยระบุเป็นค่าบวกหรืออิสระ (เช่น "ฉันชอบ" หรือ "rocked ") และผูกไว้กับวัตถุอ้างอิง (เช่น "ในหนังที่นั่ง" "การแพคเกจพิเศษ") จากมุมมองทางสังคมกว้างขึ้น อารมณ์เป็นสิ่งสำคัญในการสื่อสารของมนุษย์และสิ่งมีชีวิต และดังนั้น มันดูเหมือนว่าเวลาสุกใช้ประโยชน์ความก้าวหน้าและ intuitions คิดจากความคิดเห็นเหมืองเพื่อตรวจสอบอารมณ์หลายกว้างบริบท และเป้าหมายหลักทางสังคม มากกว่าทางการค้า โดยเฉพาะ เป็นขณะนี้ สามารถตรวจสอบอารมณ์ความรู้สึกในการสื่อสารข้อความของคนใช้จะได้รับลึกเจาะลึกปัญหาที่อารมณ์สามารถเล่นบทบาท ตัวอย่าง วิธีสำคัญคือนิพจน์ทางอารมณ์สำหรับ: ประสิทธิภาพการสื่อสารระหว่างเพื่อนหรือคนรู้จัก ชนะคะคานออนไลน์ หรือโดยอัตโนมัติตรวจสอบรูปแบบการสื่อสารคำผรุสวาทใน chatrooms ตรวจสอบพฤติกรรมโหดร้ายออนไลน์ บทความนี้เริ่มต้นกระบวนการย้ายจากความคิดเห็นเหมืองเพื่อตรวจสอบอารมณ์โดยใช้กรณีศึกษาความคิดเห็นมายสเปซเพื่อแสดงให้เห็นว่า จำเป็นต้องแยกความเห็นเรืองอารมณ์ในขนาดใหญ่ ได้รับผลเบื้องต้นเกี่ยวกับบทบาททางสังคมอารมณ์ และ เพื่อระบุปัญหาที่สำคัญสำหรับงานการระบุอารมณ์เป็นข้อความสื่อสารออนไลน์ ดังนั้น แม้ว่าจะเป็นเบื้องต้น และเชิงบุกเบิก นั้นถูกออกแบบเพื่อรายงานข้อมูลที่เป็นประโยชน์ สำหรับการวิจัยตรวจสอบอารมณ์ในอนาคต และ สำหรับผู้ที่สนใจในการสื่อสารเครือข่ายทางสังคม ขนาดใหญ่รวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์จากไซต์เครือข่ายสังคมที่ถูกใช้แล้วสำหรับสังคมศาสตร์วิจัยเป้าหมาย (Kleinberg, 2008) แต่ตรวจยังไม่ ได้ร่วมด้วย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การตรวจสอบการใช้คอมพิวเตอร์ช่วยในการวิเคราะห์และการประยุกต์ใช้ของอารมณ์ความรู้สึกโดยเฉพาะอย่างยิ่งในข้อความที่ได้รับพื้นที่การเจริญเติบโตในปีที่ผ่านมา (ปาง & ลี 2008) เกือบทั้งหมดของการวิจัยครั้งนี้มีความสำคัญกับการตรวจสอบความคิดเห็นในองค์กรขนาดใหญ่ของข้อความ ตัวอย่างเช่นโปรแกรมอาจสแกนจำนวนมากของความคิดเห็นของลูกค้าหรือความคิดเห็นของสินค้าของผู้ผลิตและรายงานซึ่งลักษณะของผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มที่จะได้รับการตอบรับในเชิงบวกและเชิงลบ ที่รู้จักกันในการทำเหมืองแร่ความเห็น (วิทยาการคอมพิวเตอร์) หรือการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น (ภาษาศาสตร์) วิธีนี้มักจะทำงานโดยการระบุคำบวกหรือวลีในข้อความฟรี (เช่น "ฉันชอบ" หรือ "โยก!") และผูกพวกเขาไปยังวัตถุที่เรียกว่า ไป (เช่น "เบาะหนัง", "แพคเกจพิเศษ") จากมุมมองของสังคมที่กว้างขึ้นอารมณ์เป็นสิ่งสำคัญในการสื่อสารของมนุษย์และสิ่งมีชีวิตและดังนั้นจึงดูเหมือนว่าเวลาที่จะสุกจะใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าและสัญชาติญาณจากการทำเหมืองแร่ความเห็นเพื่อตรวจสอบอารมณ์ความรู้สึกในความหลากหลายของบริบทและสังคมเป็นหลักมากกว่าเป้าหมายเชิงพาณิชย์ . โดยเฉพาะอย่างยิ่งมันเป็นไปได้ที่จะตรวจสอบอารมณ์ความรู้สึกของผู้คนในการสื่อสารข้อความและใช้สิ่งนี้ที่จะได้รับข้อมูลเชิงลึกลึกลงไปในประเด็นที่อารมณ์ความรู้สึกที่สามารถมีบทบาท? ยกตัวอย่างเช่นวิธีการที่สำคัญคือการแสดงออกทางอารมณ์สำหรับ: สื่อสารที่มีประสิทธิภาพระหว่างเพื่อนหรือคนรู้จักชนะอาร์กิวเมนต์ออนไลน์โดยอัตโนมัติตรวจจับรูปแบบการสื่อสารที่ไม่เหมาะสมในการสนทนาหรือการตรวจสอบพฤติกรรมที่โหดร้ายออนไลน์
บทความนี้เริ่มต้นกระบวนการของการย้ายจากการทำเหมืองแร่ความเห็นต่อการตรวจจับอารมณ์ความรู้สึกโดย โดยใช้กรณีศึกษาความคิดเห็นของสเปซแสดงให้เห็นว่ามันเป็นไปได้ที่จะดึงความคิดเห็นอารมณ์แบริ่งขนาดใหญ่เพื่อให้ได้รับผลการศึกษาเบื้องต้นเกี่ยวกับบทบาททางสังคมของอารมณ์ความรู้สึกและเพื่อแจ้งปัญหาที่สำคัญสำหรับการทำงานของการระบุอารมณ์ในการสื่อสารทางการต้นฉบับออนไลน์ . ดังนั้นแม้ว่ามันจะเป็นข้อมูลเบื้องต้นและสำรวจมันถูกออกแบบมาเพื่อรายงานข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการวิจัยการตรวจสอบอารมณ์ความรู้สึกในอนาคตและสำหรับผู้ที่สนใจในการสื่อสารเครือข่ายสังคม การเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์จากเว็บไซต์เครือข่ายสังคมที่ได้ถูกนำมาใช้สำหรับเป้าหมายการวิจัยทางสังคมศาสตร์ (Kleinberg 2008) แต่ยังไม่ได้ร่วมกับการตรวจจับอารมณ์ความรู้สึก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตรวจสอบคอมพิวเตอร์ , การวิเคราะห์และการประยุกต์ใช้ของอารมณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในข้อความที่ได้รับพื้นที่การเติบโตในปีล่าสุด ( ปาง&ลี , 2008 ) เกือบทั้งหมดของงานวิจัยนี้มุ่งเน้นการตรวจสอบความคิดเห็นในขนาดใหญ่ร่างกายของข้อความ ตัวอย่างเช่นโปรแกรมจะสแกนเป็นจำนวนมากของความคิดเห็นของลูกค้าหรือรีวิวผลิตภัณฑ์ของผู้ผลิต และรายงาน ซึ่งลักษณะของผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มที่จะได้รับในเชิงบวกและลบความคิดเห็น เรียกว่าการทำเหมืองข้อมูลความคิดเห็น ( วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ) หรือการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ( ภาษาศาสตร์ ) วิธีการนี้จะทำงานโดยการระบุคำหรือวลีในข้อความฟรีบวก ( เช่น " ฉันชอบ "หรือ " rocked ! " ) และผูกพวกเขาวัตถุที่อ้างถึง ( เช่น " เบาะหนัง " , " แพคเกจพิเศษ " ) จากมุมมองของสังคมในวงกว้าง ,อารมณ์มีความสำคัญต่อการสื่อสารของมนุษย์และชีวิตและดังนั้นจึงดูเหมือนว่าถึงเวลาที่จะใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าและสัญชาตญาณจากการทำเหมืองข้อมูลความคิดเห็นเพื่อตรวจสอบอารมณ์ในความหลากหลายของบริบทและสังคมเป็นหลัก มากกว่าเป้าหมายเชิงพาณิชย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งตอนนี้มันเป็นไปได้เพื่อตรวจสอบอารมณ์ในการสื่อสารข้อความของผู้คนและใช้มันที่จะได้รับข้อมูลเชิงลึกลึกเข้าไปในปัญหา ซึ่งอารมณ์จะเล่นต่อ เช่น การแสดงออกทางอารมณ์ที่สำคัญอย่างไร : การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพระหว่างเพื่อนหรือคนรู้จัก ชนะอาร์กิวเมนต์ออนไลน์โดยอัตโนมัติการตรวจสอบรูปแบบการสื่อสารที่ไม่เหมาะสมใน chatrooms ,หรือพฤติกรรมการล่าออนไลน์
บทความนี้เริ่มต้นกระบวนการของการย้ายจากการทำเหมืองข้อมูลความคิดเห็นเพื่อตรวจจับอารมณ์โดยการใช้กรณีศึกษาของ MySpace ความคิดเห็นแสดงให้เห็นว่ามันเป็นไปได้ที่จะดึงอารมณ์เรืองความเห็นบนมาตราส่วนขนาดใหญ่เพื่อให้ได้ผลเบื้องต้นเกี่ยวกับบทบาททางสังคมของอารมณ์ และระบุปัญหาที่สำคัญสำหรับงานระบุอารมณ์ในแบบต้นฉบับเดิมการสื่อสารออนไลน์ ดังนั้น แม้ว่าจะเป็นเบื้องต้น และสำรวจ มันถูกออกแบบมาเพื่อรายงานข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการตรวจสอบและการวิจัยอนาคตอารมณ์ ให้กับผู้ที่สนใจในเครือข่ายการสื่อสารสังคมขนาด ใหญ่ การเก็บรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลจากเว็บไซต์เครือข่ายสังคมได้ถูกใช้เพื่อเป้าหมายการวิจัยทางสังคมศาสตร์ ( Kleinberg , 2008 ) แต่ยังไม่รวมกับการตรวจสอบอารมณ์