Вербальные маркеры эмоций в контексте решения задач сентимент-анализа

Abstract

В статье анализируются предварительные результаты проекта по созданию ранжированного классификатора для определения эмоциональной тональности русскоязычного текста. Новизна проекта связана с тем, что впервые в основу обучающей выборки для технологии машинного обучения «с учителем» положена восьмичастная классификация эмоций, предложенная Г. Левхеймом. Данная классификация использует в качестве критериев для выделения эмоций показатели уровня трех гормонов-нейромедиаторов в организме человека – серотонина, допамина и норадреналина. Благодаря использованию краудсорсинга исследовательской группой проекта была получена размеченная 36 респондентами коллекция из 1500 текстовых фрагментов, дальнейший анализ которой при помощи собственно лингвистических методов, а также методов автоматической обработки естественно-языковых данных позволил выявить ряд вербальных маркеров каждого из восьми эмоциональных состояний.