Intelligent model development for recognizing emotions in text = Розробка інтелектуальної моделі по розпізнаванню емоцій в тексті

Abstract

У статті запропоновано модель і набір даних для неї, які дозволять отримати розпізнавання деяких емоцій в тексті з певною точністю. Предметом вивчення в статті є модель по розпізнаванню емоцій в тексті. Метою статті є дослідження та побудова моделі по розпізнаванню емоцій в текстіз подальшою можливістю застосування для кращого розуміння споживача, вимірювання рівня щастя у населення, розуміння настрою аудиторії і інших схожих сферах. Задача, що вирішується. Досліджено можливості реалізації моделі для розпізнавання емоцій в тексті. Визначено функції програми, яка буде взаємодіяти з моделлю і вимоги до самої моделі. В статті розглядається: актуальне питання розпізнавання емоцій людини в тексті. Проаналізовано пропозиції наявних продуктів на ринку, які пропонують схожий функціонал. Наведено послідовність кроків отримання даних для тренування моделі і власної реалізації. Особлива увага звертається на можливості розвитку застосування і поліпшення даного підходу. Висновки. Представлено розроблену архітектуру моделі, обрано та обґрунтовано використання мови програмування, обрано та обґрунтовано використання методів і підходів для тренування моделі, розглянуті джерела вихідних даних та варіанти отримання даних для тренування моделі.

The topical issue of human emotions recognition in the text is considered. The offers of available products on the market that offer similar functionality are analyzed. The possibilities of implementing the model for recognizing emotions in the text are investigated. The program functions interact with the model and the requirements for the model itself are determined. The steps sequence for obtaining data for training the model and its own implementation is given. The developed architectural model is presented, the programming language use is selected and substantiated, the methods and approaches use for training the model is selected and justified, the initial data and options sources for obtaining data for training the model are considered. A model and a data set for it are proposed, which will make it possible to obtain recognition of some emotions in the text with a certain accuracy. Particular attention is paid to the possibility of developing the application and improving this approach and model in the future for the possibility of using machines to better serve people, understanding the consumer, measuring the happiness level among the population, understanding the audience mood.