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Computational Methods for Affect Detection from Natural Language (Balahur-Dobrescu, Alexandra / Taboada, Maite / Schuller, Björn W.)
Computational Methods for Affect Detection from Natural Language
Autor Balahur-Dobrescu, Alexandra / Taboada, Maite / Schuller, Björn W.
Verlag Springer Nature EN
Co-Verlag Springer (Imprint/Brand)
Sprache Englisch
Einband Fester Einband
Erscheinungsjahr 2100
Seiten 250 S.
Artikelnummer 31954264
ISBN 978-3-319-00601-7
Auflage 1st ed. 2024
Reihe Computational Social Sciences
CHF 125.00
Noch nicht erschienen. Termin unbekannt
Der Artikel kann aber trotzdem bestellt werden
Zusammenfassung
A broad overview of natural language processing in affective computing is given by this title. Its goal is to familiarize the reader with current approaches in affective computing as well as the most relevant concepts related to this field (affect, sentiment, subjectivity and others). Research in human affect has a long established tradition in social sciences - Philosophy, Psychology, Socio-psychology, Cognitive Science, Pragmatics, Marketing, Communication. The study of affect from a computational point of view is a recent field in Artificial Intelligence, denominated "Affective Computing". Despite the novelty of the subject, the volume and importance of research in automatic human affect recognition, classification and simulation has been constantly growing in the past decades, leading to the development of further sub-areas of research. One of these directions deals with the study of automatic affect treatment from text, in the Artificial Intelligence area of Natural Language Processing. In this context, different tasks have been developed, from emotion detection, subjectivity analysis, opinion mining to sentiment analysis and appraisal analysis. Research in human affect has a long established tradition in social sciences - Philosophy, Psychology, Socio-psychology, Cognitive Science, Pragmatics, Marketing, Communication. The study of affect from a computational point of view is a recent field in Artificial Intelligence, denominated "Affective Computing". Despite the novelty of the subject, the volume and importance of research in automatic human affect recognition, classification and simulation has been constantly growing in the past decades, leading to the development of further sub-areas of research. One of these directions deals with the study of automatic affect treatment from text, in the Artificial Intelligence area of Natural Language Processing. In this context, different tasks have been developed, from emotion detection, subjectivity analysis, opinion mining to sentiment analysis and appraisal analysis. The aim of the present book is to give a theoretical and practical overview of the most important topics of researchdealing with the computational treatment of affect from text. Its goal is to present the reader with the most relevant concepts related to this field (affect, sentiment, subjectivity and others), the existing research areas and familiarize them with the present approaches, with theoretical explanations and practical examples.