Εξόρυξη &amp; ταξινόμηση συναισθήματος βάσει αυτοματοποιημένων μεθόδων επεξεργασίας κειμένων
Creators: name: Ευθυμιάδης, Ευθύμιος Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Ταξινόμηση
Συναισθήματος
Eπεξεργασία κειμένων
Classification
Sentiment
Text processing

description: O τομέας της ανάλυσης συναισθήματος μέσα από κείμενα (Εmotion mining) ανήκει στον κλάδο του affecting computing, που αποσκοπεί με διάφορους τρόπους να αναγνωρίσει την συναισθηματική κατάσταση (mood of the mind) ενός ατόμου για διάφορες καταστάσεις, θέματα, υπηρεσίες κλπ. Το affecting computing συνδυάζει διάφορες μεθόδους όπως π.χ. την αναγνώριση συναισθήματος από εγκεφαλογραφήματα, εικόνες, ηχητικά σήματα κλπ. Ένας πολλά υποσχόμενος και ανερχόμενος κλάδος σ’ αυτό τον τομέα έρευνας είναι η προσπάθεια να αναγνωρίσουμε και να ταξινομήσουμε, μέσα από κείμενα, το συναίσθημα αυτού που τα συνέταξε, και στην συνεχεία να εξάγουμε πληροφορία. Εδώ επικεντρώνεται και η παρούσα διπλωματική εργασία. Ο πιο δημοφιλής κλάδος έρευνας στο affecting computing είναι η ανάλυση γνώμης από κείμενα, η οποία περιορίζεται σε μια πιο απλή αναγνώριση της ψυχολογικής κατάστασης ενός συντάκτη ενός κειμένου π.χ. θετική ή αρνητική άποψη. Ο βασικός στόχος αυτής της εργασίας είναι η πολυδιάστατη αναγνώριση της συνολικότερης συναισθηματικής κατάστασης του δημιουργού ενός κειμένου. Η εφαρμογή της εξαγωγής και ταξινόμησης κλάσεων συναισθήματος βασίζεται στο γεγονός ότι ο τεράστιος όγκος πληροφορίας που διακινείται σήμερα από το διαδίκτυο, και συγκεκριμένα από τα μέσα μαζικής δικτύωσης, αποτελεί κλειδί για την ανάπτυξή τους. Τα δεδομένα που διακινούνται αποτελούν πηγές σημαντικών πληροφοριών για την στρατηγική των επιχειρήσεων. Η εξαγωγή και ταξινόμηση κλάσεων συναισθημάτων από κείμενα βρίσκει εφαρμογή σε πολλούς τομείς των επιχειρηματικών επιστημών. Ένας βασικός τομέας στον οποίο έχει εφαρμογή η εξόρυξη συναισθήματος από κείμενα είναι η βελτίωση των σχέσεων μεταξύ των πελατών και των επιχειρήσεων, την εξατομίκευση των διαφημιστικών προβολών και στην συνέχεια την αναζήτηση τρωτών σημείων στις επιχειρήσεις. Ένας άλλος τομέας στον οποίο έχει εφαρμογή η εξόρυξη συναισθήματος από κείμενα είναι ο αναδυόμενος κλάδος της επιχειρηματικής ευφυΐας. Στην παρούσα διπλωματική εργασία θα γίνει η καταγραφή και η σύγκριση των ήδη υπαρχόντων μεθόδων και μελετών πάνω στο θέμα της εξαγωγής συναισθήματος από κείμενα. Θα ασχοληθούμε με το θέμα της επιλογής των κλάσεων συναισθήματος και ποιες δυσκολίες αντιμετωπίζουμε ως προς την διαδικασία ταξινόμησής τους μέσα από κείμενα. Στην συνέχεια, θα αναπτύξουμε ένα δικό μας σύστημα, βασισμένο σε συγκεκριμένες μεθόδους, για την εξαγωγή συναισθήματος από κείμενα και με την χρήση μεθόδων μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης με τις οποίες θα επιτελέσουμε την διαδικασία της ταξινόμησης. Θα παρουσιάσουμε τα αποτελέσματα και θα συγκρίνουμε τους αλγορίθμους ως προς την επίδοσή τους, βασιζόμενοι σε συγκεκριμένα μέτρα αξιολόγησης που θα ορίσουμε. Θα παρουσιάσουμε διάφορα προβλήματα και αδυναμίες, ως προς την επιλογή των αρχικών κειμένων όπου θα εκπαιδευτούν οι αλγόριθμοι και ως προς την επιλογή των καλύτερων χαρακτηριστικών που θα εξάγουμε από τα κείμενα. Θα παρουσιάσουμε μια σειρά από αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων τις οποίες θα συγκρίνουμε μεταξύ τους ως προς την επίδοσή τους. Θα ασχοληθούμε με την ταξινόμηση ενός κειμένου σε παραπάνω από μια κλάση συναισθήματος και θα παρουσιάσουμε τις βασικές μεθόδους μετασχηματισμού ενός προβλήματος πολλών ταμπελών. Τέλος, θα προτείνουμε μεθόδους για την περεταίρω βελτίωση των αλγορίθμων που αναπτύξαμε για την ταξινόμηση συναισθήματος από κείμενα.
description: The field of emotion analysis through texts (Emotion mining) is part of the field of affecting computing, and aims in various ways to recognize the emotional state (mood of the mind) of an individual for multiple situations, issues, services, etc. The affecting computing combines numerous methods such as e.g. emotion recognition through electroencephalographs, pictures, audio signals, etc. A promising and emerging domain in this field of research is the effort to recognize and classify, through texts, the emotion of the writer, and then to extract information. This is the focus of the present thesis. The most popular field of research in affecting computing is text analysis, which is limited to a simpler recognition of the psychological state of an author of a text, e.g. positive or negative opinion. The main goal of the present thesis is the multidimensional recognition of the overall emotional state of the writer of a text. The application of emotion mining and classification of emotion classes is based on the fact that the vast amount of information currently circulated on the Internet, and in particular by the media, is key to their development. The data being circulated constitute a source of important information for business strategy. Emotion mining and classification of emotion classes from texts finds application in many areas of business science. One key area in which emotion mining is applied is to improve customer-business relationships, personalize advertisements, and then search for vulnerabilities in businesses. Another area in which emotion mining applies is the emerging sector of business intelligence. In the present thesis, the existing methods and studies on emotion mining will be recorded and compared. The issue of selecting the emotion classes and the difficulties faced during their classification process will be addressed. Then we will develop our own system for emotion mining, based on specific methods, and using machine learning and deep learning methods with which we will perform the classification process. We will present the results and compare the algorithms in terms of their performance based on specific evaluation measures that we will define. We will present various problems and weaknesses, in terms of selecting the original texts where the algorithms will be trained and in terms of selecting the best features that we will extract from the texts. We will present different neural networks architectures and we will compare them according their performance. We will deal with the classification of a text in more than one emotion class and we will present the basic methods of transforming a multi-label problem. Finally, we will propose methods to further improve the algorithms we developed in order to classify emotions from texts.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)