基于文本的情感检测综述——技术、应用、数据集与未来方向
计算与语言
2022-05-09 v1
摘要
人工智能(AI)已被用于处理数据以做出决策、与人类交互并理解其感受与情绪。随着互联网的出现,人们通过文本消息应用分享并表达对日常活动及全球与本地事件的想法。因此,在当今在线世界中,机器理解意见、反馈和文本对话中的情感以向用户提供具有情感感知的回应至关重要。基于文本的情感检测(TBED)领域正不断发展,为商业、金融等诸多应用提供自动化解决方案。TBED近期备受关注。本文对2005至2021年发表的TBED现有文献进行系统性文献综述。本综述细致考察了来自IEEE、Science Direct、Scopus和Web of Science数据库的63篇研究论文,以回答四个主要研究问题。它还回顾了TBED在不同研究领域的各类应用并强调其用途。文中亦概述了各种情感模型、技术、特征提取方法、数据集及研究挑战与未来方向。
引用
@article{arxiv.2205.03235,
title = {A Review on Text-Based Emotion Detection -- Techniques, Applications, Datasets, and Future Directions},
author = {Sheetal Kusal and Shruti Patil and Jyoti Choudrie and Ketan Kotecha and Deepali Vora and Ilias Pappas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03235},
year = {2022}
}
备注
74 pages