論文の概要: Emotion Analysis in NLP: Trends, Gaps and Roadmap for Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01222v1
- Date: Sat, 2 Mar 2024 14:38:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 14:38:46.407006
- Title: Emotion Analysis in NLP: Trends, Gaps and Roadmap for Future Directions
- Title（参考訳）: NLPにおける感情分析:未来方向のトレンド, ギャップ, ロードマップ
- Authors: Flor Miriam Plaza-del-Arco, Alba Curry, Amanda Cercas Curry, Dirk Hovy
- Abstract要約: 我々は過去10年間の154件のNLP出版を徹底的にレビューする。
EAやタスク、使用されている感情フレームワーク、既存のデータセット、メソッド、アプリケーションなど、さまざまなトレンドを抱えています。
私たちの研究は、EAに関するより集中的な研究と、NLPの感情をモデリングするためのより包括的なアプローチを可能にします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.215465314895187
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Emotions are a central aspect of communication. Consequently, emotion
analysis (EA) is a rapidly growing field in natural language processing (NLP).
However, there is no consensus on scope, direction, or methods. In this paper,
we conduct a thorough review of 154 relevant NLP publications from the last
decade. Based on this review, we address four different questions: (1) How are
EA tasks defined in NLP? (2) What are the most prominent emotion frameworks and
which emotions are modeled? (3) Is the subjectivity of emotions considered in
terms of demographics and cultural factors? and (4) What are the primary NLP
applications for EA? We take stock of trends in EA and tasks, emotion
frameworks used, existing datasets, methods, and applications. We then discuss
four lacunae: (1) the absence of demographic and cultural aspects does not
account for the variation in how emotions are perceived, but instead assumes
they are universally experienced in the same manner; (2) the poor fit of
emotion categories from the two main emotion theories to the task; (3) the lack
of standardized EA terminology hinders gap identification, comparison, and
future goals; and (4) the absence of interdisciplinary research isolates EA
from insights in other fields. Our work will enable more focused research into
EA and a more holistic approach to modeling emotions in NLP.
- Abstract（参考訳）: 感情はコミュニケーションの中心的な側面である。
その結果、感情分析(EA)は自然言語処理(NLP)において急速に成長している分野である。
ただし、スコープ、方向、メソッドに関するコンセンサスはない。
本稿では,過去10年間のNLP関連出版物154件について概観する。
このレビューに基づき、(1)EAタスクはNLPでどのように定義されているか?
2)最も顕著な感情の枠組みと、どの感情がモデル化されているか。
3)感情の主観性は,人口動態や文化的要因から考えるか?
(4) eaのための主要なnlpアプリケーションは何ですか?
EAやタスク、使用されている感情フレームワーク、既存のデータセット、メソッド、アプリケーションなど、さまざまなトレンドを抱えています。
We then discuss four lacunae: (1) the absence of demographic and cultural aspects does not account for the variation in how emotions are perceived, but instead assumes they are universally experienced in the same manner; (2) the poor fit of emotion categories from the two main emotion theories to the task; (3) the lack of standardized EA terminology hinders gap identification, comparison, and future goals; and (4) the absence of interdisciplinary research isolates EA from insights in other fields.
私たちの研究は、EAに関するより集中的な研究と、NLPの感情をモデリングするためのより包括的なアプローチを可能にします。
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