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Emotion intensities in tweets

Par Conseil national de recherches du Canada

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Affiliation du nom
  1. Conseil national de recherches du Canada. Technologies de l'information et des communications
FormatTexte, Article
Résumé
This paper examines the task of detecting intensity of emotion from text. We create the first datasets of tweets annotated for anger, fear, joy, and sadness intensities. We use a technique called best--worst scaling (BWS) that improves annotation consistency and obtains reliable fine-grained scores. We show that emotion-word hashtags often impact emotion intensity, usually conveying a more intense emotion. Finally, we create a benchmark regression system and conduct experiments to determine: which features are useful for detecting emotion intensity, and, the extent to which two emotions are similar in terms of how they manifest in language.
Date de publication
Maison d’éditionCornell University Library
Dans
  • Computer Science, arXiv:1708.03696.
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsNon
Numéro NPARC23002133
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Identificateur de l’enregistrementce218860-e351-49fc-8443-f227d219fe59
Enregistrement créé2017-08-24
Enregistrement modifié2022-02-21
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Date de modification :