Emotion Detection From Text Documents

Shivhare, Shiv Naresh; Saritha, Sri Khetwat

doi:10.5121/ijdkp.2014.4605

Cited by 12 publications

(3 citation statements)

References 8 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…ESMOS can also represent the intensity map using various visual tools which enables understanding the spatial distribution and concentration of public concerns. The data is classified into labeled classes using keyword spotting technique in (Shivhare & Saritha, 2014 ) where words like sad, angry, fearful, and surprised are used for classification. Another promising approach for this classification is machine learning where previously trained classifiers are used to identify which category the input text belongs to.…”

Section: Emotional Health Analysismentioning

confidence: 99%

Employing Machine Learning for Multi-perspective Emotional Health Analysis

Mangla

Akhare

Deokar

et al. 2020

Emotion and Information Processing

View full text Add to dashboard Cite

Human emotion is undoubtedly the most fundamental aspect of human relationships and thus guides human to distinguish among right and wrong human behavior. Also, emotional equilibrium governs the human happiness state which indirectly affects physical health. In the absence of affective emotional equilibrium, unhappiness and common mental disorders may emerge. Despite the powerful influence of emotion on human behavior, it lacks systematic research and has been confined to fixation of beliefs only. This lack of recognition shows an ignorant attitude toward emotional health leading to unhappiness among humans. Here, in this chapter, the authors aim to present the importance of emotional health analysis. Additionally, they discuss the various perspective in order to evaluate the emotional health of humans.

show abstract

Section: Emotional Health Analysismentioning

confidence: 99%

Employing Machine Learning for Multi-perspective Emotional Health Analysis

Mangla

Akhare

Deokar

et al. 2020

Emotion and Information Processing

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Shivhari and saritha [5] proposed key recognizing approach to institution the customer's enthusiastic nation dependent on watchwords positioned inside the client's content cloth data. The calculation makes use of a sixexpand technique that include of one) shooting patron's content material statistics, 2) tokenizing content, three) figuring out catchphrases, 4) analyzing watchwords and gauging them on a preset scale measuring the sensation, and five) including the weights to make a last grouping.…”

Section: Identifying Feelings Making Use Of Cellular Telephonesmentioning

confidence: 99%

Research on Sensation Recognition using Mobile Phones

Devi*¹,

Devi²,

Rao³

2019

IJEAT

View full text Add to dashboard Cite

The accessibility of implicit sensors in cellular telephones has empowered a large agency of imaginitive applications. individual elegance of use manages spotting a purchaser's feelings. beyond programs have essentially depended on account and showing self-introduced emotions. This paper indicates a practical feeling recognition framework for cell phones finished as a terrific console that surmises a patron's enthusiastic nation using device mastering structures. The framework utilizes accelerometer readings and exceptional a part of composing behavior like pace and postponement among letters to prepare a classifier to foresee emotions. Credulous Bayes, J48, IBK, Multi-reaction without delay relapse and SVM were assessed and J48 modified into seemed to be the finest classifier with over 90% exactness and accuracy. but giving emotive input to singular customers, the framework likewise makes use of geocategorized facts to collect and show passionate conditions of locales or countries via a website.

show abstract

“…Lopatovska & Arapakis, 2011;Nahl, 1998Nahl, : 1017Nahl & Bilal, 2007) การให้ นิ ยามของค าว่ า "อารมณ์ " แตกต่ างกั นไปตามบริ บทของการศึ กษา ในบริ บทของ การศึ กษาพฤติ กรรมสารสนเทศ Dervin and Reinhard (2007: 55) Kim, 2006aKim, , 2006bNahl, 1996bNahl, , 2004 (Lea, 2011, pp. 486-487: 486-487) (Shiota & Kalat, 2012: 14) ทฤษฎี ของ Cannon-Bard (Bard, 1928;Cannon, 1927) (Munezero et al, 2014;Shivhare & Khethawat, 2012;Shivhare & Saritha, 2014) เว็ บไซต์ (Maynard, Bontcheva, & Augenstein, 2016) บล็ อก (Shivhare, Garg, & Mishra, 2015) Facebook (Zimmerman, Stein, Hardt, & Vatrapu, 2015) และ Twitter (Wolny, 2016)…”

unclassified

ความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงของสภาวะอารมณ์กับกลวิธีสืบค้นบนโปรแกรมค้นหากูเกิล: การศึกษากึ่งทดลองในกลุ่มนักศึกษาปริญญาตรี

อธิกิจ

View full text Add to dashboard Cite

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงของสภาวะอารมณ์กับกลวิธีสืบค้นบนโปรแกรมค้นหากูเกิล โดยศึกษาจากกลุ่มตัวอย่างนักศึกษาระดับปริญญาตรี จำนวน 38 คน ด้วยวิธีการศึกษาแบบกึ่งการทดลอง ซึ่งประกอบไปด้วยงานสืบค้น 3 ประเภท การวิเคราะห์ข้อมูลศึกษาตัวแปรอิสระอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ ประเภทของงานสืบค้น ความคิดเห็นเกี่ยวกับงาน ความสำเร็จในการสืบค้น จำนวนครั้งและระยะเวลาที่ใช้ในการสืบค้น ความเชื่อมั่นในความสามารถทางอินเทอร์เน็ต การเปลี่ยนแปลงของสภาวะอารมณ์ และกลวิธีสืบค้น ผลการวิจัย พบว่า การเปลี่ยนแปลงของสภาวะอารมณ์สัมพันธ์กับกลวิธีประเมินและกลวิธีสืบค้นตามโครงสร้างของแฟ้มข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ กล่าวคือ ผู้สืบค้นมีแนวโน้มที่จะมีการเปลี่ยนแปลงของสภาวะอารมณ์ในขั้นปฐมภูมิเมื่อเลือกใช้กลวิธีประเมิน ในขณะที่เมื่อผู้สืบค้นใช้กลวิธีสืบค้นตามโครงสร้างของแฟ้มของมูลมีแนวโน้มที่จะไม่เปลี่ยนแปลงของสภาวะอารมณ์มากกว่าเปลี่ยนแปลงของสภาวะอารมณ์ สำหรับผลการวิเคราะห์การถดถอยพหุระดับแบบโลจิสติก พบว่า สภาวะอารมณ์มีแนวโน้มเปลี่ยนแปลง เมื่อผู้สืบค้นใช้กลวิธีการประเมิน แต่สภาวะอารมณ์ขั้นปฐมภูมิของผู้เข้าร่วมวิจัยมีแนวโน้มไม่เปลี่ยนแปลง เมื่อผู้สืบค้น 1) ใช้กลวิธีสืบค้นตามโครงสร้างของแฟ้มข้อมูล 2) ประสบความสำเร็จในการสืบค้น และ 3) พิจารณาว่างานสืบค้นยาก เมื่อพิจารณาผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงของสภาวะอารมณ์ในขั้นปฐมภูมิร่วมกับตัวแปรอิสระอื่น ๆ ต่อการเลือกใช้กลวิธีสืบค้น พบว่า การเปลี่ยนแปลงของสภาวะอารมณ์มีผลต่อการเลือกใช้กลวิธี 3 ประเภทอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ คือ 1) กลวิธีกำหนดลักษณะของผลลัพธ์ 2) กลวิธีเลือกและปรับปรุงคำค้น และ 3) กลวิธีตรวจสอบติดตาม ผลที่คาดว่าจะได้รับจากการวิจัย คือ ได้แนวทางในการพัฒนาระบบสืบค้นที่เพิ่มความสามารถในการใช้ได้และความพึงพอใจของผู้ใช้ที่เป็นนักศึกษาระดับปริญญาตรีและผู้ใช้ทั่วไป

show abstract

Emotion Detection From Text Documents

Abstract: ABSTRACT

Cited by 12 publications

References 8 publications

Employing Machine Learning for Multi-perspective Emotional Health Analysis

Employing Machine Learning for Multi-perspective Emotional Health Analysis

Research on Sensation Recognition using Mobile Phones

Contact Info

Product

Resources

About