Fugu-MT 論文翻訳(概要): TONE: A 3-Tiered ONtology for Emotion analysis

論文の概要: TONE: A 3-Tiered ONtology for Emotion analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06810v1
Date: Thu, 11 Jan 2024 04:23:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 10:15:29.835044
Title: TONE: A 3-Tiered ONtology for Emotion analysis
Title（参考訳）: TONE:感情分析のための3階層オントロジー
Authors: Srishti Gupta, Piyush Kumar Garg, Sourav Kumar Dandapat
Abstract要約: 感情は心理学、医学、メンタルヘルス、コンピュータサイエンスなど、多くの分野で重要な役割を果たしてきた。 1) 教師付き手法の効率は収集したデータのサイズと領域に強く依存する。我々は、Gerrod Parrot博士の感情群に基づく感情階層を効果的に生成する感情ベースのオントロジーを作成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.227164881235947
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Emotions have played an important part in many sectors, including psychology, medicine, mental health, computer science, and so on, and categorizing them has proven extremely useful in separating one emotion from another. Emotions can be classified using the following two methods: (1) The supervised method's efficiency is strongly dependent on the size and domain of the data collected. A categorization established using relevant data from one domain may not work well in another. (2) An unsupervised method that uses either domain expertise or a knowledge base of emotion types already exists. Though this second approach provides a suitable and generic categorization of emotions and is cost-effective, the literature doesn't possess a publicly available knowledge base that can be directly applied to any emotion categorization-related task. This pushes us to create a knowledge base that can be used for emotion classification across domains, and ontology is often used for this purpose. In this study, we provide TONE, an emotion-based ontology that effectively creates an emotional hierarchy based on Dr. Gerrod Parrot's group of emotions. In addition to ontology development, we introduce a semi-automated vocabulary construction process to generate a detailed collection of terms for emotions at each tier of the hierarchy. We also demonstrate automated methods for establishing three sorts of dependencies in order to develop linkages between different emotions. Our human and automatic evaluation results show the ontology's quality. Furthermore, we describe three distinct use cases that demonstrate the applicability of our ontology.
Abstract（参考訳）: 感情は心理学、医学、メンタルヘルス、コンピュータサイエンスなど、多くの分野において重要な役割を担い、それらを分類することは、感情を別々に分離するのに非常に有用であることが証明されている。 1) 教師付きメソッドの効率は、収集したデータのサイズとドメインに大きく依存する。あるドメインの関連データを使って確立された分類は、別のドメインではうまく機能しないかもしれない。 2) ドメインの専門知識あるいは感情型に関する知識ベースを利用する教師なしの手法がすでに存在する。この2つ目のアプローチは、感情を適切に分類し、コスト効率が良いが、どんな感情分類関連のタスクにも直接適用できる、公に利用可能な知識ベースを持っていない。これにより、ドメイン間の感情分類に使用できる知識ベースが作成され、オントロジーがこの目的によく使用されるようになります。本研究では,gerrod parrot博士の感情群に基づく感情階層を効果的に構築する,感情に基づくオントロジーであるトーンを提供する。オントロジーの発達に加えて,階層の各階層における感情の用語の詳細なコレクションを生成するための半自動語彙構築プロセスを導入する。また、異なる感情間のリンクを開発するために、3種類の依存関係を確立する自動化手法についても示す。人間と自動評価の結果はオントロジーの品質を示していますさらに、オントロジーの適用性を示す3つの異なるユースケースについて述べる。

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