Emotion Analysis for Literary Studies

Most approaches to emotion analysis in fictional texts focus on detecting the emotion class expressed over the course of a text, either with machine learning-based classification or with dictionaries. These approaches do not consider who experiences the emotion and what triggers it and therefore, as a necessary simplicifaction, aggregate across different characters and events. This constitutes a research gap, as emotions play a crucial role in the interaction between characters and the events they are involved in. We fill this gap with the development of two corpora and associated computational models which represent individual events together with their experiencers and stimuli. The first resource, REMAN (Relational EMotion ANnotation), aims at a fine-grained annotation of all these aspects on the text level. The second corpus, FANFIC, contains complete stories, annotated on the experiencer-stimulus level, i. e. , focuses on emotional relations among characters. FANFIC is therefore a character relation corpus while REMAN considers event descriptions in addition. Our experiments show that computational stimuli detection is particularly challenging. Furthermore, predicting roles in joint models has the potential to perform better than separate predictions. These resources provide a starting point for future research on the recognition of emotions and associated entities in text. They support qualitative literary studies and digital humanities research. The corpora are freely available at http://www.ims. uni-stuttgart.de/data/emotion. Zusammenfassung: Die meisten Ansätze zur Emotionsanalyse in fiktionalen Texten konzentrieren sich auf das Erkennen der in Text ausgedrückten Emotion, entweder mit maschinellem Lernen oder mit Wörterbüchern. Diese Ansätze berücksichtigen in der Regel nicht, wer die Emotion erlebt und warum. Dies stellt eine Vereinfachung dar, die dazu führt, dass über verschiedene Charaktere und Ereignisse aggregiert wird. Emotionen spielen aber eine entscheidende Rolle in der Interaktion zwischen den Charakteren und den Ereignissen, in die sie verwickelt sind. Wir füllen diese Lücke mit der Entwicklung von zwei Korpora und den zugehörigen Berechnungsmodellen, die einzelne Emotionen (Emotionsereignisse) und die dazugehörigen Charaktere bzw. Stimuli in Beziehung setzen. Die Ressource REMAN (Relationale EMotionsANnotation) zielt auf eine feinkörnige AnnotatiRoman Klinger, Evgeny Kim, Sebastian Padó, Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung, Universität Stuttgart Open Access. © 2020 Roman Klinger, Evgeny Kim und Sebastian Padó; published by De Gruyter This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International license. https://doi.org/10.1515/9783110693973-011 238 | Klinger, Kim, and Padó on all dieser Aspekte auf der Textebene. Unser FANFIC-Korpus enthält komplette Geschichten, annotiert auf der Erlebnis-Stimulus-Ebene, wobei aber Stimuli jeweils durch andere Figuren realisiert sind. Diese Ressource konzentriert sich deshalb auf die Relationen zwischen Figuren, während REMAN zusätzlich Ereignisbeschreibungen betrachtet. Unsere Modelle zeigen, dass insbesondere die automatische Erkennung von Stimuli eine Herausforderung ist. Weiterhin hat die gemeinsame Modellierung das Potential, besser zu funktionieren als getrennte Vorhersagen. Unsere Ressourcen bilden einen Ausgangspunkt für zukünftige Forschung zur Erkennung von Emotionen und assoziierten Entitäten im Text. Sie unterstützen qualitative Literaturwissenschaft und digitale geisteswissenschaftliche Forschung. Die Korpora sind frei verfügbar unter http://www.ims. uni-stuttgart.de/ data/emotion.